In der Medizintechnik wächst der Bedarf an KI-Lösungen, die Röntgenbilder präzise analysieren können. Ziel ist es, Orthopäd:innen bei der Behandlung komplexer Knochenbrüche zu unterstützen. Unser Kunde, ein internationaler Medizintechnik-Hersteller, möchte dafür eine interaktive Lösung entwickeln. Diese nutzt KI und Deep Learning, um genaue Bildanalysen und 3D-Darstellungen für die Prothesenplanung zu erstellen. Dies stellt hohe Anforderungen an die Bildverarbeitung, geometrische Berechnungen und Visualisierung. Hier bringen wir unsere Expertise in Mathematik, Softwareentwicklung und Bildanalyse ein.
Umsetzungsstrategie für ein KI-Assistenzsystem
Um ein KI-gestütztes Assistenzsystem für Orthopädzu entwickeln, kombinieren wir Deep Learning-basierte Bildverarbeitung mit Computergrafik. Die Lösung nutzt Python und TensorFlow, um die Bilderkennungsmodelle zu entwickeln und zu trainieren. Für die interaktive Benutzeroberfläche und die 3D-Visualisierung setzen wir auf Unity.
Zunächst werden Röntgenbilder vorbereitet, um wichtige Bildmerkmale für die Gelenkerkennung und die Analyse von Knochenbrüchen herauszufiltern. Anschließend testen und bewerten wir verschiedene KI-Methoden zur Positionserkennung und Zuordnung der Stützstrukturen in Prothesen. Nach umfassender Evaluierung haben wir uns für eine Objekterkennungsmethode entschieden, die eine präzise Lokalisierung und Klassifizierung in medizinischen Bildern ermöglicht.
Umsetzung und Integration
des KI-Assistenzsystems
In der Implementierungsphase wurde das Bilderkennungsmodell in Python trainiert und optimiert. Anschließend erfolgte eine ausführliche Testung und Verfeinerung der Algorithmen in einer Simulationsumgebung, bevor die Integration in Unity stattfand.
- Testumgebung und Evaluierung: Ein Microservice-Framework für die Bilderkennung wurde entwickelt, um den Erkennungsalgorithmus in einer isolierten Testumgebung auszuführen und die Ergebnisse zu bewerten.
- Integration und Kommunikation: Der in Python trainierte Algorithmus wurde als Microservice eingebettet, um die Bildverarbeitung und -erkennung innerhalb von Unity zu ermöglichen.
- Interaktive Konfigurationsumgebung: Unity wird genutzt, um eine benutzerfreundliche, interaktive Oberfläche zu gestalten, die Orthopäden direkte Visualisierung und Anpassung an individuellen Behandlungsbedarf ermöglicht.