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Methoden zur Abstandsschätzung eines MSI-Endoskops zum untersuchten Gewebe

In minimal-invasiven Eingriffen ist die Geometrie zwischen Endoskop und Gewebe ein kritischer Faktor: Der Abstand beeinflusst sowohl die Bildinterpretation als auch die Kalibrierung multispektraler Messungen. Der Text arbeitet zentrale Anforderungen für eine endoskopische Abstandsschätzung heraus und ordnet gängige Verfahren entlang dieser Anforderungen ein.

Als Ergebnis entsteht ein Systemkonzept, das ohne zusätzliche Sensorik am Patienten auskommt und stattdessen eine Tiefenkarte direkt aus dem 2D-(MSI-)Bild per neuronalen Netzen ableitet. Diskutiert werden die erwarteten Vorteile (Integrationsaufwand, Echtzeitfähigkeit) sowie die offenen Punkte für den klinischen Einsatz (Robustheit, Normen, Validierung).

Multispektralbildgebung (MSI) erweitert klassische Endoskopie um spektrale Informationen, die unter anderem Rückschlüsse auf Hämoglobingehalt und Sauerstoffsättigung im Gewebe erlauben. Für belastbare MSI-Ausgaben braucht es eine stabile und nachvollziehbare Kalibrierung, weil sich Intensitäten und spektrale Signaturen mit Aufnahmebedingungen wie Beleuchtung, Geometrie und Abstand verändern.

Bei minimal-invasiven Verfahren ist der Abstand zwischen Endoskopoptik und Gewebe gleichzeitig schwer zu kontrollieren und doch zentral: Er beeinflusst die räumliche Zuordnung, die Skalierung und die Vergleichbarkeit von Messungen über Zeit [1]. Eine Abstandsschätzung, die in den laufenden OP-Workflow passt, muss daher präzise arbeiten, in Echtzeit verfügbar sein und ohne zusätzliche Instrumente am Patienten auskommen.

Die Forschungsfrage lautet: Welche Verfahren zur endoskopischen Abstandsschätzung sind unter den Randbedingungen eines MSI-Systems praktikabel, und wie lässt sich ein Integrationskonzept entwerfen, das monokulare 2D-Bilder nutzt und dennoch eine ausreichend genaue Distanzinformation für die Kalibrierung bereitstellt?

Im Fokus steht die Abstandsschätzung für die Kalibrierung eines bestehenden MSI-Systems. Nicht behandelt werden detaillierte Implementationsfragen (z.B. konkrete Trainingspipelines, Hardwarebeschaffung) sowie klinische Studien- oder Zulassungsunterlagen, die für eine Produktreife zwingend nötig wären.

Der Ansatz kombiniert Systemanalyse und Technologievergleich. Zuerst werden Anforderungen aus dem Anwendungskontext minimal-invasiver Endoskopie abgeleitet und in Kategorien gegliedert (Einsatzumfeld, Algorithmusleistung, Bedienbarkeit, Wirtschaftlichkeit). Daraus entstehen Zielgrößen wie Echtzeitfähigkeit, geringe zusätzliche Hardware, monokulare 2D-Basis und eine Zielgenauigkeit im Millimeterbereich bei kleinen Abständen.

Anschließend werden typische Zielkonflikte als technische Widersprüche formuliert, etwa „höhere Genauigkeit erhöht Systemkomplexität“ oder „Echtzeitfähigkeit erfordert mehr Rechenleistung“. Diese Widersprüche dienen als Struktur, um Lösungsprinzipien zu diskutieren und Kriterien für die Technologieauswahl zu schärfen.

Im dritten Schritt erfolgt ein Vergleich relevanter Verfahren aus Computer Vision und optischer Messtechnik. Ausgeschlossen werden Varianten, die zusätzliche Hardware am Endoskop erfordern oder auf Stereo- bzw. Mehrkamerasysteme angewiesen sind. Übrig bleiben zwei Hauptfelder: optische Sensorprinzipien (z.B. Time-of-Flight) und lernbasierte Verfahren (neuronale Netze zur Tiefenschätzung aus Einzelbildern).

Abschließend wird ein Integrationskonzept modelliert, das den Datenfluss zwischen MSI-Aufnahme, Tiefen-/Abstandsschätzung, Kalibrierung und optionaler Weitergabe über eine Schnittstelle beschreibt. Der Schwerpunkt liegt auf einer Architektur, die mit der vorhandenen Bildpipeline gekoppelt werden kann und die Distanzinformation als Nebenprodukt einer Tiefenkarte bereitstellt.

Aus dem Anwendungskontext lassen sich robuste Kernanforderungen ableiten. Besonders prägend sind Minimal-Invasivität (keine zusätzlichen Geräte am Patienten), intraoperative Einsetzbarkeit, Echtzeitfähigkeit und die Einschränkung auf monokulare 2D-Bilder. Als Zielgröße wird eine hohe Genauigkeit bei kleinen Abständen gefordert, damit die MSI-Kalibrierung stabiler und reproduzierbarer wird.

Diese Anforderungen erzeugen wiederkehrende Zielkonflikte. Hohe Messgenauigkeit konkurriert mit geringer Komplexität und niedrigen Kosten, weil präzisere Verfahren häufig mehr Rechenaufwand oder zusätzliche Sensorkomponenten benötigen. Echtzeitverarbeitung erhöht typischerweise Hardware- und Integrationsanforderungen, während gleichzeitig ein „unsichtbarer“ Betrieb ohne zusätzlichen Bedienaufwand erwartet wird. Zusätzlich kollidiert die gewünschte Übertragbarkeit auf verschiedene MSI-Setups mit dem Aufwand, heterogene Schnittstellen und Kameraparameter zu unterstützen.

Beim Technologievergleich kristallisieren sich zwei realistische Richtungen heraus. Optische Sensoren liefern prinzipiell dichte Tiefeninformation in Echtzeit und können sehr präzise sein; als Überblick zu optischen Distanz- und Wegmessverfahren dient die Optik-Literatur [2]. Time-of-Flight-Ansätze sind dabei auch im Endoskop-Kontext demonstriert , bringen aber meist zusätzliche Sensorik, Beleuchtungskonzepte oder Synchronisation mit der Bildgebung mit. Lernbasierte Tiefenschätzung nutzt dagegen direkt den vorhandenen Bildstrom und vermeidet Hardwareänderungen am Endoskop, erfordert jedoch ausreichende Rechenleistung und eine Validierung, die Robustheit gegenüber Domänenwechseln (Anatomie, Beleuchtung, Optiken) abdeckt; für monokulare Endoskopie ist dies in der Literatur ebenfalls als praktikabler Ansatz gezeigt [4].

Als Systemkonzept entsteht eine Architektur, die eine Tiefenkarte aus dem MSI-2D-Bild schätzt und daraus eine Distanzinformation für die Kalibrierung ableitet. Ein zentraler Baustein ist ein effizientes, adaptierbares Modell zur Tiefenschätzung aus Endoskopie-Daten (z.B. mit selbstüberwachter Anpassung), das auch bei wechselnden Kameras einsetzbar bleibt [5]. Der Datenfluss umfasst (1) MSI-Aufnahme, (2) Inferenz zur Tiefenkarte auf einem lokalen Rechensystem, (3) Rückgabe der Tiefeninformation an die MSI-Kalibrierung und (4) optionale Bereitstellung über eine Schnittstelle für Anzeige oder nachgelagerte Systeme.

Das Deep-Learning-Konzept adressiert den zentralen Praxisdruck im OP: keine zusätzliche Hardware am Patienten und möglichst wenig Eingriff in den Workflow. Wenn die Tiefenschätzung direkt aus dem MSI-Bildstrom erfolgt, sinkt der Integrationsaufwand am Endoskop, und die Lösung kann eher als Software-/Rechenmodul neben dem bestehenden System gedacht werden.

Gleichzeitig verlagert sich die Komplexität in Daten, Modellrobustheit und Nachweisführung. Für klinische Tauglichkeit müssen Fehlerschranken in relevanten Distanzen belastbar quantifiziert werden, inklusive Worst-Case-Szenarien (starke Specular-Highlights, Blut/Smoke, schnelle Bewegung, wechselnde Beleuchtung). Zudem bleibt zu klären, wie aus relativen Tiefenkarten eine metrische Distanz abgeleitet wird, wenn Kameraparameter oder Optikwechsel variieren.

Optische Sensorik (z.B. ToF) kann hier als Referenz dienen: Sie ist konzeptionell gut erklärbar und metrologisch greifbar, wird jedoch häufig durch Bauform, zusätzliche Kabel/Optik und Synchronisationsaufwand begrenzt. Ein hybrider Ansatz ist ebenfalls denkbar, bei dem Sensorik selektiv für Kalibrier-/Ground-Truth-Phasen genutzt wird, während im Routinebetrieb die reine Bildschätzung dominiert.

In Summe ist die vorgeschlagene Richtung vor allem ein Architekturvorschlag: Sie zeigt, wie sich Abstandsinformation in die MSI-Kalibrierkette integrieren lässt, ohne die minimal-invasive Grundidee zu verletzen. Der entscheidende nächste Schritt ist eine systematische Evaluation mit realistischen Daten und klaren Qualitätskriterien (Genauigkeit, Latenz, Ausfallmodi).

Eine robuste Abstandsschätzung ist ein Schlüsselbaustein für stabile MSI-Kalibrierung in der Endoskopie, steht aber unter harten Randbedingungen: monokulare 2D-Bilder, Echtzeit, minimal-invasive Integration und hohe Genauigkeit bei kleinen Abständen.

Der Vergleich zeigt: Optische Sensorprinzipien versprechen präzise Tiefenmessung, erhöhen aber häufig den Hardware- und Integrationsaufwand. Neuronale Netze ermöglichen dagegen eine softwarezentrierte Lösung, die den vorhandenen Bildstrom nutzt und damit ohne zusätzliche Sensorik am Patienten auskommen kann.

Das skizzierte Systemkonzept koppelt eine effiziente Tiefenschätzung an die MSI-Pipeline und liefert eine Tiefen-/Distanzinformation als Eingang für die Kalibrierung sowie optional für weitere Systeme. Für einen produktionsnahen Einsatz sind als nächste Schritte vor allem robuste Datengrundlagen, eine metrische Kalibrierstrategie und ein klarer Validierungsrahmen entscheidend.