Forschung

Aktuell arbeitet der Fachbereich an potenziellen Forschungsfragen, die im Verbund mit anderen Bereichen der KL adressiert werden sollen. Parallel dazu laufen zwei Projekte, bei denen der Fachbereich im Bereich datengetriebener Studien Forschungen betreibt.

• Plenophthalmologische Kamera für die mobile 3D-Netzhautdiagnostik: 

Eine häufige alterskorrelierte Augenerkrankung ist das Glaukom, auch Grüner Star genannt. Dabei tritt eine Schädigung der Netzhaut oft bis hin zur Erblindung ein. Eine Veränderung des Sehnervenkopfes, der sogenannten Papille, ist ein wichtiges Indiz für dieses Krankheitsbild. Zur Untersuchung der Papille wird jedoch in der Regel eine subjektive Einschätzung des Arztes anhand eines 2D-Bildes vorgenommen. Lediglich in Augenarztzentren kann bei Auffälligkeiten mit Großgeräten eine Diagnose und Kontrolle anhand von 3D-Daten und -Messungen durchgeführt werden. Mittels Lichtfeldprinzips, auch plenoptisches Prinzip genannt, sollen sowohl 2D- als auch 3D-Daten der anatomischen Strukturen der Netzhaut gewonnen werden. Dies geschieht für alle Bildpunkte gleichzeitig mit nur einer Aufnahme. Da so auf den Einsatz aufwendiger Laser- und Scanningeinheiten verzichtet werden kann, entsteht ein kompaktes, portables, flexibel einzusetzendes Plenophthalmoskop, das eine deutliche Steigerung der Effektivität und Wirtschaftlichkeit in der ophthalmologischen Gesundheitsversorgung erwarten lässt.

• Individualmedizinisches Gerätesystem zur statischen Gefäßanalyse: 

Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems zählen weltweit zu den häufigsten Todesursachen. Die mit diesen Erkrankungen im Zusammenhang stehenden Veränderungen der Blutgefäße zeigen sich frühzeitig zuerst in den kleinsten Gefäßen bis 300 µm Durchmesser, die der Mikrozirkulation zuzuordnen sind. Ein frühes Erkennen dort ablaufender Veränderungen kann mithilfe der statischen retinalen Gefäßanalyse erfolgen. Hierbei werden die Durchmesser dieser Blutgefäße optisch am Augenhintergrund gemessen. Mehrere epidemiologische Studien belegen einen Zusammenhang zwischen retinalen Gefäßdurchmessern und Bluthochdruck, Schlaganfall, Diabetes und Übergewicht. Somit kann die statische Gefäßanalyse eine überaus wichtige Rolle in der präventiven Medizin einnehmen. Unvermeidbare individuelle zeitliche Variabilitäten der Gefäßdurchmesser und weitere biologische Artefakte führen bei Einzelmessungen zu Unsicherheiten, welche die diagnostische Aussagekraft der statischen Gefäßanalyse reduzieren. Durch die Verwendung multipler Datenreihen in Bildsequenzen sollen Unsicherheiten deutlich reduziert werden. Unterstützt wird dieser Ansatz durch Nutzung künstlicher Intelligenz, die eine Klassifizierung unterschiedlicher Gefäßtypen vornehmen soll.