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Speziell behandelte Kollagenschwammstreifen beschleunigen die Heilung von inneren Wunden. Verwendbar sind jedoch nur solche, die über eine wohldefinierte Oberfläche verfügen. Basierend auf Texturanalyse- und statistischen Verfahren gibt es nun ein automatisches Prüfsystem für eine konstante Klassifikation.
Um den Heilungsprozess von inneren Wunden - wie sie etwa bei Operationen auftreten - zu beschleunigen, verwenden Mediziner Kollagenschwammstreifen, die mit einer speziellen Wundlösung beschichtet sind. Das Ausgangsmaterial sind Schaumblöcke, zersägt in Streifen von 10 x 50 Zentimetern. Für einen optimalen Heilungsprozess müssen diese Schwammstreifen über eine wohldefinierte Oberfläche verfügen. So darf z. B. die mittlere Größe der Poren der Kollagenschwammstreifen weder zu groß noch zu klein sein. Auch lokale Ungleichmäßigkeiten in der Porenverteilung sind unerwünscht. Sie zu erkennen, ist bislang meist noch die Aufgabe von geschultem Fachpersonal, das sich dabei hauptsächlich auf seine eigene visuelle Wahrnehmung verlassen muss. Trotz einheitlicher Prüfkriterien und Bewertungsskalen und größter Sorgfalt können dabei erhebliche Schwankungen zwischen den Bewertungen der einzelnen Prüfer auftreten.
Für die Qualitätssicherung und Prozessverbesserung sind objektive und reproduzierbare Ergebnisse jedoch eine wichtige Voraussetzung. Wissenschaftler des Fraunhofer IPA haben darum für die Nycomed Austria GmbH, Linz, ein System zur automatischen Beurteilung der optischen und mechanischen Eigenschaften der Schwammstreifen entwickelt und in den Produktionsprozess integriert - mit den erprobten Prüfkriterien und Bewertungsskalen. »Die Bedingung von Nycomed war, dass die Maschine die Proben nach dem gleichen Schema wie das Prüfpersonal bewertet. Sie sollte lernen, dessen Entscheidungen nachzuahmen«, erklärt Projektleiter Jens Pannekamp vom Fraunhofer IPA.
Das führte zu einem Lösungsansatz, der sich aus mehreren Verarbeitungsschritten zusammen setzt: Zunächst bewegt ein Schlitten den Kollagenschwammstreifen unter einer Messstation hindurch. Dabei nimmt eine Zeilenkamera ein Bild auf. Gleichzeitig erfasst die Station die Auslenkungen eines Rollenpaars, das mit unterschiedlich großer Kraft auf die Probe einwirkt. Aus diesen Rohdaten werden dann Merkmale berechnet, die die texturiellen und mechanischen Eigenschaften wie Porengröße und Elastizität des Schwamms wiedergeben. An die Berechnung der Merkmale aus den Rohdaten schließt sich der letzte Verarbeitungsschritt an - die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe neuronaler Netze. Auf diese Weise werden Porengröße, ihre Verteilung und strukturelle Fehler bestimmt bzw. detektiert und in den bewährten Bewertungsskalen angegeben.
Ein entscheidender Schritt bei der Adaption des Prüfsystems war die Auswahl geeigneter Merkmale, die die texturierte Oberfläche beschreiben. »Sie stellen das anwendungsspezifische Know-how zur Klassifikation von Kollagenschwammstreifen dar«, unterstreicht Pannekamp. Untersuchungen über die Verlässlichkeit der automatischen Prüfergebnisse ergaben, dass die Abweichungen zwischen maschineller und manueller Bewertung kleiner sind, als die Abweichungen zwischen den einzelnen Prüfern. Wissenschaftler und Auftraggeber sind zufrieden: »Das Prüfsystem hat also aufgrund des gewählten statistischen Lernverfahrens die gemittelten Erfahrungen des Prüfpersonals übernommen«, freut sich der IPA-Projektleiter.
Die entwickelten Verfahren taugen jedoch nicht nur für Kollagenschwämme. Mit ihnen lassen sich strukturierte Oberflächen aus den verschiedensten Anwendungsgebieten klassifizieren. So können beispielsweise mechanisch bearbeitete (gehonte oder gefräste) Oberflächen hinsichtlich ihrer Qualität bewertet, medizinische Zellschritte klassifiziert oder Luftaufnahmen segmentiert werden. Aufgrund ihrer schnellen und unkomplizierten Adaptierbarkeit eignen sich die Verfahren insbesondere auch für Kleinserien und Aufgaben mit häufig wechselnden Klassifikationsvorgaben.
Ihr Ansprechpartner für weitere Informationen:
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Dipl.-Phys. Jens Pannekamp
Telefon: 0711/970-1829, Telefax: 0711/970-1004, E-Mail: jep@ipa.fhg.de
Criteria of this press release:
Information technology, Materials sciences, Mechanical engineering, Medicine, Nutrition / healthcare / nursing
transregional, national
Research results
German
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