Neuronale Netze haben in den letzten Jahren erstaunliche Ergebnisse bei der Erkennung von Ereignissen im Bereich der medizinischen Bild- und Videoanalyse erzielt. Dabei stellte sich jedoch immer wieder heraus, dass ein genereller Mangel an Daten besteht. Dieser Mangel bezieht sich nicht nur auf die Anzahl an verfügbaren Datensätzen, sondern auch auf die Anzahl an individuellen Stichproben, das heißt an unabhängigen Bildern und Videos, in bestehenden Datensätzen. Das führt wiederum zu einer schlechteren Erkennungsgenauigkeit von Ereignissen durch das neuronale Netz. Gerade im medizinischen Bereich ist es nicht einfach möglich die Datensätze zu erweitern oder neue Datensätze zu erfassen. Die Gründe hierfür sind vielfältig. Einerseits können rechtliche Belange die Datenveröffentlichung verhindern. Andererseits kann es sein, dass eine Krankheit nur sehr selten Auftritt und sich so keine Gelegenheit bietet die Daten zu erfassen. Ein zusätzliches Problem ist, dass es sich bei den Daten meist um eine sehr spezifische Domäne handelt, wodurch die Daten meist nur von Experten annotiert werden können. Die Annotation ist aber zeitaufwendig und somit teuer. Existierende Datenaugmentierungsmethoden können oft nur sinnvoll auf Bilddaten angewendet werden und erzeugen z.B. bei Videos nicht ausreichend zeitlich unabhängige Daten. Deswegen ist es notwendig, dass neue Methoden entwickelt werden, mit denen im Nachhinein auch Videodatensätze erweitert oder auch synthetische Daten generiert werden können.
Im Rahmen dieser Dissertation werden zwei neu entwickelte Methoden vorgestellt und beispielhaft auf drei medizinische Beispiele aus dem Bereich der Chirurgie angewendet. Die erste Methode ist die sogenannte Workflow-Augmentierungsmethode, mit deren Hilfe semantischen Information, z.B. Ereignissen eines chirurgischen Arbeitsablaufs, in einem Video augmentiert werden können. Die Methode ermöglicht zusätzlich auch eine Balancierung zum Beispiel von chirurgischen Phasen oder chirurgischen Instrumenten, die im Videodatensatz vorkommen. Bei der Anwendung der Methode auf die zwei verschiedenen Datensätzen, von Kataraktoperationen und laparoskopischen Cholezystektomieoperationen, konnte die Leistungsfähigkeit der Methode gezeigt werden. Dabei wurde Genauigkeit der Instrumentenerkennung bei der Kataraktoperation durch ein Neuronales Netz während Kataraktoperation um 2,8% auf 93,5% im Vergleich zu etablierten Methoden gesteigert. Bei der chirurgischen Phasenerkennung im Fall bei der Cholezystektomie konnte sogar eine Steigerung der Genauigkeit um 8,7% auf 96,96% im Verglich zu einer früheren Studie erreicht werden. Beide Studien zeigen eindrucksvoll das Potential der Workflow-Augmentierungsmethode.
Die zweite vorgestellte Methode basiert auf einem erzeugenden gegnerischen Netzwerk (engl. generative adversarial network (GAN)). Dieser Ansatz ist sehr vielversprechend, wenn nur sehr wenige Daten oder Datensätze vorhanden sind. Dabei werden mit Hilfe eines neuronalen Netzes neue fotorealistische Bilder generiert. Im Rahmen dieser Dissertation wird ein sogenanntes zyklisches erzeugendes gegnerisches Netzwerk (engl. cycle generative adversarial network (CycleGAN)) verwendet. CycleGANs führen meiste eine Bild zu Bild Transformation durch. Zusätzlich ist es möglich weitere Bedingungen an die Transformation zu knüpfen. Das CycleGAN wurde im dritten Beispiel dazu verwendet, ein Passbild von einem Patienten nach einem Kranio-Maxillofazialen chirurgischen Korrektur, mit Hilfe eines präoperativen Porträtfotos und der operativen 3D Planungsmaske, zu schätzen. Dabei konnten realistisch, lebendig aussehende Bilder generiert werden, ohne dass für das Training des GANs medizinische Daten verwendeten wurden. Stattdessen wurden für das Training synthetisch erzeugte Daten verwendet.
Abschließend lässt sich sagen, dass die in dieser Arbeit entwickelten Methoden in der Lage sind, den Mangel an Stichproben und Datensätzen teilweise zu überwinden und dadurch eine bessere Erkennungsleistung von neuronalen Netzen erreicht werden konnte.
Die entwickelten Methoden können in Zukunft dazu verwendet werden, bessere medizinische Unterstützungssysteme basierende auf künstlicher Intelligenz zu entwerfen, die den Arzt in der klinischen Routine weiter unterstützen, z.B. bei der Diagnose, der Therapie oder bei bildgesteuerten Eingriffen, was zu einer Verringerung der klinischen Arbeitsbelastung und damit zu einer Verbesserung der Patientensicherheit führt
