VR-gestützte Segmentierung medizinischer Daten

Im Projekt wird ein innovatives Virtual-Reality-Tool entwickelt zur präzisen Segmentierung medizinischer Bilddaten. Mithilfe des MX INK Stylus können Nutzer direkt in einer immersiven VR-Umgebung interagieren und medizinische Datensätze intuitiv bearbeiten.

Zielsetzung

  • Entwicklung eines benutzerfreundlichen VR-Interfaces für die medizinische Bildverarbeitung.
  • Nutzung des MX INK Stylus für eine präzisere und natürlichere Interaktion.
  • Effiziente und genaue Segmentierung von medizinischen Daten (z.B. CT- oder MRT-Scans).
  • Unterstützung und angepassten Workflow, um die Produktivität zu steigern

Features

  • Präzise Stiftsteuerung: Der MX INK Stylus ermöglicht eine exakte Auswahl und Bearbeitung von Bilddaten.
  • VR-Umgebung: Erhöhte Immersion für eine intuitive 3D-Interaktion mit medizinischen Scans.
  • Ergonomische Bedienung: Natürliche Stiftgesten erleichtern die Bearbeitung komplexer Strukturen.
  • Kompatibilität: Unterstützung gängiger VR-Plattformen für eine breite Anwendbarkeit in der Medizin und Forschung.

Einsatzgebiete

  • Medizin – Unterstützung bei der Planung und Analyse medizinischer Verfahren.
  • Forschung – Visualisierung und Segmentierung medizinischer Daten für wissenschaftliche Studien.
  • Lehre – Interaktive Lernumgebungen für Medizinstudierende und Fachpersonal.

Tech Stack

  • Unity 6 (C#) mit Meta SDK
  • DICOM und FHIR Standard

FHIR Dashboard in VR

Die Visualisierung von FHIR-Daten (Fast Healthcare Interoperability Resources) in Virtual Reality (VR) bietet eine innovative Möglichkeit, komplexe Gesundheitsdaten intuitiv und interaktiv darzustellen. VR ermöglicht es, medizinische Informationen wie Patientenverläufe, Behandlungspläne oder Forschungsergebnisse in dreidimensionalen, immersiven Umgebungen zu präsentieren. Dadurch können Nutzer Muster und Zusammenhänge erkennen, die in herkömmlichen zweidimensionalen Darstellungen oft übersehen werden. Diese Methode verbessert nicht nur die Analyse und das Verständnis der Daten, sondern fördert auch die Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams, indem sie eine gemeinsame, visuell ansprechende Plattform für den Austausch schafft.

Zielsetzung

  • Entwicklung einer innovativen Webanwendung zur Visualisierung von FHIR-Daten (Fast Healthcare Interoperability Resources) in einer Virtual Reality (VR)-Umgebung.
  • Interaktive und immersive Darstellung von Gesundheitsdaten, um eine tiefere und intuitivere Analyse medizinischer Informationen zu ermöglichen.
  • Dreidimensionale Visualisierung komplexer Daten wie Patientenverläufe, Behandlungspläne und Forschungsergebnisse.
  • Ermöglichung neuer Erkenntnisse und Zusammenhänge, die in klassischen 2D-Darstellungen oft verborgen bleiben.

Features

  • Interaktive 3D-Datenvisualisierung: Darstellung von FHIR-Daten in einer dreidimensionalen Umgebung zur Betrachtung aus verschiedenen Perspektiven.
  • Echtzeit-Interaktivität: Nutzer können Daten vergrößern, verkleinern, verschieben und filtern, um detaillierte Informationen abzurufen.
  • Datenintegration aus FHIR-Standards: Einbindung von FHIR-Daten aus verschiedenen Quellen für eine umfassende Darstellung von Patientenstatus, Behandlungsverläufen und Studien.
  • Zusammenarbeit und Kommunikation: Interdisziplinäre Teams können in einer VR-Umgebung gemeinsam arbeiten und Daten besprechen.
  • Erweiterte Analysen und Mustererkennung: VR-Darstellung ermöglicht das Erkennen von Zusammenhängen und Mustern, die in 2D-Ansichten verborgen bleiben.
  • Benutzerfreundliches Interface: Intuitive Bedienung für nicht-technische Nutzer wie Ärzte und Pflegepersonal.

Einsatzgebiete

  • Krankenhäuser und Kliniken: Ärzte und medizinisches Personal können Patientenverläufe, Behandlungspläne und klinische Daten in einer interaktiven VR-Umgebung visualisieren, um schneller fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Anwendung kann zudem die Ausbildung und das Training von Medizinern unterstützen.
  • Medizinische Forschung: Forscher können mithilfe der VR-Visualisierung von FHIR-Daten neue Erkenntnisse aus großen Gesundheitsdatensätzen gewinnen. Beispielsweise können sie Muster in den Behandlungsverläufen erkennen oder Zusammenhänge zwischen verschiedenen Gesundheitsfaktoren besser verstehen.
  • Gesundheitsüberwachung und -analyse: Für Organisationen im Gesundheitssektor, wie etwa Krankenkassen oder Gesundheitsbehörden, ermöglicht die Visualisierung von FHIR-Daten eine bessere Analyse von Gesundheitstrends und die Erstellung präziserer Berichte.
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Die Anwendung kann die Zusammenarbeit von Fachleuten aus verschiedenen Disziplinen verbessern, indem sie eine gemeinsame Plattform für den Austausch und die Diskussion von Gesundheitsdaten in einer immersiven Umgebung bietet.
  • Patientenaufklärung: Patienten können mithilfe von VR-Visualisierungen ihre eigenen Gesundheitsdaten in einer leicht verständlichen Form erleben und so ein besseres Verständnis für ihre medizinische Situation entwickeln.

Tech Stack

  • Unity 6 (C#) mit Meta SDK
  • DICOM und FHIR Standard

Synthetische Röntgenbilder in Mixed Reality

Die Entwicklung einer innovativen Mixed-Reality-Anwendung ermöglicht eine realistische Simulation von Röntgenbildern, ohne dabei Strahlenbelastung zu verursachen. Sie wird speziell für Studierende und medizinisches Fachpersonal entwickelt, um ein strahlenfreies und interaktives Lernen zu ermöglichen. Durch praxisnahe Schulungen in einer virtuellen Umgebung können Nutzer die optimale Positionierung von Patient und Röntgengerät erlernen, wodurch Fehlaufnahmen reduziert und die Patientensicherheit verbessert werden.

Zielsetzung

  • Entwicklung einer Mixed-Reality-Anwendung zur realistischen Simulation von Röntgenbildern.
  • Strahlenfreies Lernen für Studierende und medizinisches Fachpersonal.
  • Interaktive Schulung zur optimalen Positionierung von Patient und Röntgengerät.
  • Reduzierung von Fehlaufnahmen und Verbesserung der Patientensicherheit in der Praxis.

Features

  • Physiksimulation echter Röntgenprozesse zur Erzeugung realistischer Bilder.
  • Interaktive Mixed-Reality-Umgebung zur Manipulation von Patient und Röntgengerät in Echtzeit.
  • Echtzeit-Feedback und Analyse zur korrekten Bildgebung.
  • Verschiedene Lernmodi: Anleitung, freies Üben und Prüfungsmodus.
  • Benutzerfreundliches Interface: Intuitive Bedienung für nicht-technische Nutzer wie Ärzte und Pflegepersonal.

Einsatzgebiete

  • Krankenhäuser & Kliniken: Schulung neuer Mitarbeiter in der Röntgendiagnostik.
  • Forschung & Entwicklung: Optimierung von Röntgentechniken durch Simulationen.
  • Medizinische Ausbildung: Strahlenfreies Üben für Medizinstudierende und angehende Fachkräfte.

Tech Stack

  • Unity 6 (C#) mit Meta SDK
  • OpenGate (Python)
  • DICOM und FHIR Standard