Translationale Chirurgische Onkologie

Robotics Institute Germany (RIG)

Laufzeit: 01.07.2024 - 30.06.2028

Eine starke Robotikbranche ist entscheidend für zukünftiges gesellschaftliches und wirtschaftliches Wachstum. Das Robotics Institute Germany (RIG) setzt sich dafür ein, Herausforderungen wie Fachkräftemangel, demografischen Wandel und Klimawandel zu bewältigen.

Die TU Dresden spielt eine zentrale Rolle im RIG durch die Entwicklung von Bildungsmodulen, studentischen Forschungsprojekten und Inkubatorprogrammen. Zudem sind der Aufbau eines Medizinrobotik-Clusters und die Beteiligung an KI-gesteuerten Robotikinitiativen geplant.

Kernmaßnahmen umfassen Robotik-Kits, interaktive Lernmodule und Lehrerfortbildungen, um die Ausbildung zu stärken. Die TU Dresden fördert zudem studentische Forschungsprojekte in Kooperation mit der Industrie und unterstützt Start-ups durch ein Inkubatorprogramm.

Darüber hinaus wird das Testbed für Medizinrobotik als Testplattform innerhalb des RIG weiter ausgebaut. Outreach-Aktivitäten integrieren Initiativen wie CeTI und 6G-life, tragen zur visuellen Identität des RIG bei und liefern Best-Practice-Beispiele für Kommunikation und Markenbildung.

Objective Measurement of Surgical Quality through the Development of a Data-Drive Value Creation Network (Surgical AI Hub Germany)

Laufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2026

Das Projekt Surgical AI Hub Germany hat das Ziel, die chirurgische Qualität durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zu messen und zu verbessern. Eine datenbasierte Technologieplattform wird die Entwicklung von KI-Methoden in der Chirurgie erheblich beschleunigen und gleichzeitig rechtliche, organisatorische sowie technologische Hürden überwinden.

Im Rahmen des Projekts wird eine Demonstrationsplattform für den Umgang mit chirurgischen Daten geschaffen, die es Chirurgen weltweit ermöglicht, die Qualität ihrer Eingriffe zu analysieren und zu optimieren. Operationsvideos werden systematisch für das KI-Training gesammelt, während ein europäisches Netzwerk von Chirurgen die Forschung an KI-gestützten chirurgischen Methoden vorantreibt. Gleichzeitig werden Geschäftsmodelle für kleine und mittelständische Unternehmen entwickelt und Best Practices für den sicheren und effizienten Datenaustausch etabliert.

Adaptive Virtualization for AI-enabled Cloud-edge Continuum (CloudSkin)

Laufzeit: 01.01.2023 - 31.12.2025

Um die europäische Vision eines nahtlosen Cloud-Continuums in den kommenden Jahren zu realisieren, entwickelt CloudSkin eine kognitive Cloud-Continuum-Plattform mit drei zentralen Innovationen. Erstens nutzt die Plattform künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um Workloads, Ressourcen, Energieverbrauch und Netzwerkverkehr zwischen Cloud und Edge in Echtzeit zu optimieren und sich an dynamische Bedingungen anzupassen. Zweitens ermöglicht CloudSkin eine „Stack-Identität“ über das gesamte Cloud-Edge-Continuum hinweg, sodass Nutzer eine einheitliche Systemumgebung erhalten. Drittens bereitet CloudSkin die notwendige Infrastruktur vor, um neue virtualisierte Ausführungsabstraktionen in das virtuelle Ressourcen-Continuum zu integrieren, unterstützt durch eine KI/ML-basierte Orchestrierungsebene innerhalb der Plattform.

Extreme Near-Data Processing Platform (NEARDATA)

Laufzeit: 01.01.2023 - 31.12.2025

Das Hauptziel ist die Entwicklung einer Extreme-Near-Data-Plattform, die den Zugriff, die Analyse und die Verarbeitung verteilter und föderierter Daten ermöglicht, ohne dass Nutzer die komplexe Logistik des Datenzugriffs über heterogene Speicherorte und Datenpools beherrschen müssen. Dabei gehen wir über herkömmliche passive oder massenhaft aus Speichersystemen geladene Daten hinaus und entwickeln eine nächste Generation von Near-Data-Processing-Plattformen sowohl in der Cloud als auch am Edge. Unsere Plattform umfasst Extreme Data, die sowohl Metadaten als auch vertrauenswürdige Datenkonnektoren enthalten. Diese ermöglichen fortschrittliche Datenmanagement-Operationen wie Datenentdeckung, Mining und Filterung aus heterogenen Datenquellen.

School of Embedded Composite AI Dresden/Leipzig (SECAI)

Laufzeit: 01.07.2022 - 31.12.2027

Die School of Embedded Composite Artificial Intelligence (SECAI) ist ein Projekt von TU Dresden und Universität Leipzig zur Förderung der Künstlichen Intelligenz (KI) in Forschung und Ausbildung. SECAI vergibt Stipendien, stärkt die Lehre, finanziert Forschende und fördert internationalen Austausch.

DFG Cluster of Excellence: Center for Tactile Internet with Human-in-the-loop (CeTI)

Laufzeit: 01.01.2019 - 31.12.2025

Die zentrale Vision von CeTI ist es, Menschen die interaktive Zusammenarbeit mit cyber-physischen Systemen (CPS) in nahezu Echtzeit zu ermöglichen – sowohl in der realen als auch in der virtuellen Welt, über intelligente Weitverkehrs-Kommunikationsnetze. Diese Fortschritte gehen weit über den aktuellen Stand der Technik in der Informatik und Ingenieurwissenschaften hinaus: Intelligente Kommunikationsnetze und adaptive CPS erfordern online-basierte wechselseitige Lernmechanismen, die eine zentrale Herausforderung darstellen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, führt CeTI interdisziplinäre Spitzenforschung durch und adressiert zentrale offene Forschungsfragen in Schlüsselbereichen. Dazu gehören die Komplexität menschlicher Steuerung im Human-Machine-Loop, innovative Sensor- und Aktuator-Technologien, software- und hardwareseitige Entwicklungen sowie Kommunikationsnetze als Grundlage für eine Vielzahl neuartiger Anwendungen. Diese finden insbesondere in den Bereichen Medizin, Industrie und das "Internet of Skills" Anwendung.

Digital Transformation and Sovereignty of Future Communication Networks (6G-life)

Laufzeit: 15.08.2021 - 14.08.2025

6G-life wird die Industrie und die Start-up-Landschaft in Deutschland durch wegweisende Anwendungsprojekte erheblich stimulieren und so die digitale Souveränität Deutschlands nachhaltig stärken. Forschungs- und Testfelder für zwei zentrale Anwendungsfälle werden sowohl wissenschaftliche als auch wirtschaftliche Impulse setzen. Ziel ist es, innerhalb der ersten vier Jahre mindestens 10 neue Start-ups zu gründen und mindestens 30 Start-ups aktiv einzubinden.

Darüber hinaus leistet 6G-life einen wesentlichen Beitrag zur Ausbildung hochqualifizierter Fachkräfte. Ein weiteres zentrales Anliegen ist die Begleitung der Gesellschaft im digitalen Wandel, um die digitale Transformation aktiv zu gestalten und einen nachhaltigen gesellschaftlichen Mehrwert zu schaffen.

The International Research Training Group (TransCampus IRTG) 2251 "Immunological and Cellular Strategies in Metabolic Disease" (ICSMD)

Laufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2025

Der transCampus ist eine einzigartige Partnerschaft zwischen dem King’s College London und der Technischen Universität Dresden, die auf echter Kooperation und enger interdisziplinärer Zusammenarbeit in allen Bereichen basiert.

Im Rahmen von IRTG 2251: ICSMD bietet transCampus herausragenden Promovierenden ein spezialisiertes, interdisziplinäres Programm mit Tandem-Betreuung durch zwei Principal Investigators sowie die Möglichkeit, Abschlüsse von beiden Institutionen zu erwerben.

Ein Schwerpunkt liegt auf der negativen Latenz für Shared Autonomy in der Fernchirurgie bei metabolischen Erkrankungen. Die Vorhersage von Aufgaben und Ereignissen in der Chirurgie ist entscheidend für die Fernchirurgie, die hohe Datenraten und geringe Latenzzeiten erfordert. Roboterassistierte Geräte und Sensoren im Operationssaal ermöglichen die Erstellung eines kompakten, datengetriebenen Digital Twins der chirurgischen Umgebung, wodurch die Datenübertragung reduziert wird. Dieser digitale Zwilling bildet zudem die Grundlage für die Vorhersage von Ereignissen und Arbeitsabläufen mithilfe von maschinellem Lernen. Dadurch wird eine geteilte Autonomie ermöglicht, indem Übertragungslatenzen kompensiert und eine Synchronisation mit dem realen Operationssaal sichergestellt werden.

Software Campus (Micro project: NeuralNodes): Neural adaptive meshing for topology changes in dynamic 3D volumes

Laufzeit: 01.04.2024 - 31.03.2026

Bei einem positiven Machbarkeitsnachweis soll die Methode mit möglichst realitätsnahen Daten validiert werden. Der Code und die API sollten den Reifegrad eines Prototyps erreichen, um eine Weiterentwicklung der Methode als Komponente für zukünftige Produkte oder zur Integration in bestehende Software zu ermöglichen. In diesem Zusammenhang bezieht sich „Code“ auf den Code des neuronalen Netzwerks.

Zudem ist eine Visualisierung des Remeshing-Prozesses durch das Netzwerk zu Demonstrationszwecken vorgesehen. Der Integrationscode für die verwendete Simulationssoftware, die Trainingsdaten sowie die Evaluationsdaten gelten als wertvolle Zwischenergebnisse.

Machine learning-based surgical guidance system for robot-assisted rectal surgery – a first-in-human interventional study (CoBot 2.0)

Laufzeit: 01.10.2022 - 31.03.2026

CoBot 2.0, das Nachfolgeprojekt von CoBot, ist eine wegweisende NCT Proof-of-Concept-Studie und die erste interventionelle Studie am Menschen zur Bewertung der Wirksamkeit eines maschinellen Lernens-basierten CoBot-Assistenzsystems in der roboterassistierten Rektalchirurgie. Ziel der Studie ist es, die chirurgischen Ergebnisse durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien zu verbessern und die Präzision bei onkologischen Rektumresektionen zu erhöhen. Diese Eingriffe bergen häufig das Risiko von Komplikationen wie sexuellen Funktionsstörungen und Inkontinenz, die durch Nervenschäden verursacht werden.

Das CoBot-System soll dazu beitragen, kritische anatomische Strukturen zu identifizieren und zu schützen, um diese Risiken zu minimieren. Die Hauptziele des Projekts umfassen die Reduktion postoperativer Komplikationen durch verbesserte anatomische Erkennung, die Bewertung und Optimierung der Nutzerfreundlichkeit von KI-gestützten Assistenzsystemen in der roboterassistierten Rektalchirurgie sowie die Schaffung eines Paradigmas für die Integration von KI in komplexe chirurgische Verfahren von der präklinischen Forschung bis zur klinischen Anwendung.

Diese Studie könnte die chirurgische Praxis grundlegend verändern, zu besseren Behandlungsergebnissen führen und neue Standards für den Einsatz von KI in der Chirurgie setzen.

3D Navigation for Intraoperative Visualization of Tumor (NAIV)

Laufzeit: 01.07.2022 - 30.06.2026

Die radikale Prostatektomie birgt mehrere Risiken, darunter Inkontinenz, Impotenz und weitere chirurgische Komplikationen. Nervenschonende Techniken können einige dieser Risiken verringern, gehen jedoch mit einer höheren Wahrscheinlichkeit positiver Resektionsränder einher, was die onkologische Prognose verschlechtern kann. Eine verbesserte intraoperative Visualisierung kritischer Strukturen könnte sowohl die funktionellen als auch die onkologischen Ergebnisse optimieren. Zudem könnte die Darstellung von Tumorfoci – die für Chirurgen oft unsichtbar, aber in der präoperativen MRT erkennbar sind – die Rate positiver Resektionsränder weiter senken.

Das NCT Proof-of-Concept-Projekt NAIV hat zum Ziel, ein 3D-computerassistiertes intraoperatives Navigationssystem zu implementieren und für den Einsatz in der roboterassistierten radikalen Prostatektomie (RRP) anzupassen. Dieses System, entwickelt von der Abteilung für Translationale Chirurgische Onkologie (TCO), NCT Dresden (PI: Speidel), untersucht und integriert interaktive Funktionen wie die chirurgisch geführte Online-Anpassung von Segmentierungsnetzwerken zur Verbesserung der intraoperativen Navigation.

In der Testphase wird das KI-gestützte System auf chirurgische Daten von geeigneten Patienten mit intermediärem und hohem Risiko für Prostatakrebs angewendet, die am UKD, Abteilung für Urologie (PI: Borkowetz) eine RRP erhalten. Präoperativ erfolgt eine bpMRT des neurovaskulären Bündels, auf deren Basis die Abteilung für Radiologie, UKD (PI: Platzek) MRT-basierte 3D-Prostatamodelle erstellt, die kritische anatomische Strukturen hervorheben.