Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

AutoTrack

Patienten-Tracking für die Epilepsieüberwachung

Epilepsieüberwachung ist wichtig für die genaue Diagnose von unkontrollierten Anfällen und die Vorbereitung auf Epilepsie Operation. Die Epilepsieüberwachungseinheit (EMU) ist dort, wo kontinuierliche Video-EEGs durchgeführt werden. Das Video zeichnet die körperliche Aktivität des Patienten auf, einschließlich Anfälle, und was in den Augenblicken davor und nach dem Anfall passiert. Gleichzeitig mit der Videoaufnahme zeichnet das EEG die Gehirnaktivität auf. Sowohl Video als auch EEG - Informationen ermöglichen es dem Arzt, die Art des auftretenden Anfalls genau zu lokalisieren. Auf der einen Seite ist es notwendig, den Patienten so nah wie möglich im Fokus des Videos zu halten zum Beispiel auch kleine Muskelzuckungen zu sehen; auf der anderen Seite sollte der Patient auch die haben Bewegungsfreiheit im Patientenzimmer.

Zu diesem Zweck verwenden heutige Video-EEG-Systeme Schwenk-Neige-Zoom-Kameras, die von Hand gesteuert werden durch medizinisches Personal, das normalerweise dafür verantwortlich ist, den Patientren ständig im Fokus der Kamera ständig zu halten, und gleichzeitig die EEG-Aktivität für die Diagnose zu beobachten. Manuelle Kamerasteuerung und gleichzeitige Videoüberwachung über einen längeren Zeitraum ist anstrengend und verringert die Aufmerksamkeit des Bedieners. Um dieses Problem zu lösen, wurde ein innovatives automatisiertes Patientenverfolgungssystem entworfen und entwickelt
zusammen mit NIHON KOHDEN, das aus einem Zwei-Kamera-Setup besteht, das mit der Fraunhofer IOSB AutoTrack® Patienten-Tracking-Software verbunden ist.

 

Das Systemkonzept

 

Die AutoTrack®-Software dient zur Echtzeitverarbeitung von Video-Streams aller zur Überwachung und automatischen Kamerasteuerung eingestzten Kameras. Das typische Kamera-Setup besteht aus zwei Kameras: einer statischen Übersichtskamera und einem Schwenk-Neige-Zoom Kamera. Die statische Weitwinkelkamera gibt einen Überblick über den gesamten Überwachungsraum, während die Schwenk-Neige-Zoom-Kamera für aktive hochauflösende Patientenbeobachtung verwendet wird. Beide Kameraströme werden unabhängig von dedizierten Videoverarbeitungsmodulen verarbeitet, die
in der Lage sind, den beobachteten Patienten zu erkennen und zu lokalisieren.

Die Erkennung erfolgt anhand von Farbmerkmale und mithilfe von visuellen Tags (IOSB MXT Badges), die an der Patientenkleidung befestigt sind. MXT-Abzeichen sind definierte visuelle Muster, die in Bilddaten zuverlässig, schnell und sehr genau identifiziert und lokalisiert werden können, selbst unter ungünstigen Lichtbedingungen (z. B. wenig Licht, geringer Kontrast oder geringe Auflösung). Ein einzigartiges Merkmal des AutoTrack®-Systems ist seine Fähigkeit, den Patienten bei der Überwachung im 3D-Raum zu verfolgen, anstatt nur im Video (Pixelkoordinaten) zu verfolgen. Dieser Ansatz ermöglicht eine höhere Skalierbarkeit sowohl des Kameranetzwerkes als auch der Kamerahalterungspositionen. Die Bilder von jeder Kamera werden von unabhängigen Videoverarbeitungsmodulen verarbeitet und die Positionsinformationen werden zwischen den Modulen basierend auf einem gemeinsamen 3D-Koordinatensystem ausgetauscht. Die Kamerasteuerung kann somit von jeder verfügbaren Kamera im Netzwerk durchgeführt werden. Darüber hinaus können MXT-Badges durch einen integrierten Code (ID-Nummer) identifiziert werden. Diese IDs werden verwendet, um zwischen Patienten im selben Überwachungsraum zu unterscheiden und Verwechslungen während der automatisierten Verfolgung zu vermeiden.

 

Vom Prototyp zum Produkt

 

Im Jahr 2013 wurde der AutoTrack®-Systemprototyp von Medizintechnikern der Universitätsklinik Heidelberg evaluiert. Nach dem Proof of Concept und einer benutzerorientierten Software-Optimierung wurde die AutoTrack®-Software der Öffentlichkeit und potentiellen Endnutzern auf der MEDICA in Düsseldorf vorgestelltm swoei auf auf der AES (Jahrestagung der American Epilepsy Gesellschaft) in Washington D.C. mit großem Erfolg und sehr positivem Marktfeedback.