RELAST

"Entwicklung eines Systems zur Erkennung einer verringerten Hypertrophie bei der Bildung von Narben"

Im Rahmen des Verbundprojekts „Förderung der atrophischen Narbenreparatur mit Elastin mRNA-basierten Therapeutika“ wurde ein Messsystem zur Erkennung verringerter Hypertrophie bei der Narbenbildung entwickelt. In der klinischen Forschung werden bisher häufig subjektive Skalen zur Bewertung von Narben verwendet [1, 2, 3]. In den letzten Jahren wurde der Einsatz stereoskopischer Aufnahmetechniken vorgeschlagen [4], allerdings waren die bisherigen Ansätze entweder zu ungenau oder in der Praxis nicht anwendbar.

Aufnahmesystem

Ziel war die Entwicklung eines robusten und praktikablen Systems, das räumliche Strukturen von Narbengewebe erfassen kann. Dazu wurde ein Kamerasystem mit integrierter Beleuchtungseinheit entwickelt, das das Bildfeld automatisch aus vier verschiedenen Richtungen beleuchtet und jeweils ein Bild aufnimmt. Dieser Aufnahmezyklus, der weniger als eine Sekunde dauert, ermöglicht die Erfassung von Parametern, die mit der Hypertrophie der Narbe korrelieren.

Entwurf und Prototyp des Aufnahmesystems

Bildverarbeitung und Analyse

Die Grundlage für die Berechnungen stammt aus dem Shape-from-Shading-Verfahren [5]. Das Verfahren basiert auf der Annahme einer konstanten Beleuchtung aus definierten Richtungen, was durch das Design des Geräts sichergestellt wird. Darüber hinaus wird eine stetige Oberfläche vorausgesetzt, was bei Narbengewebe in der Regel zutrifft. Schwieriger ist die Annahme einer konstanten Albedo, also einer gleichmäßigen Rückstrahlung von Licht auf der Oberfläche [6]. Da Hautoberflächen teils glatt und reflektierend sein können, wurde geprüft, ob Bildkorrekturverfahren eine konsistente Analyse ermöglichen.

Homogenisiertes Bild der Hautaufnahme und Bild der Hautstruktur, das als Grundlage des Algorithmus zur Quantifizierung der Hautstruktur bzw. der Hypertrophie des Narbengewebes verwendete wird.

Die erzeugten Bilder werden homogenisiert und dienen als Grundlage für Algorithmen, die die Hautstruktur und die Hypertrophie des Narbengewebes quantifizieren. Durch diesen Ansatz wird eine objektive Bewertung der Narbenstruktur ermöglicht, die mit den klinischen Daten abgeglichen werden kann.

3D-Visualisierung der Messergebnisse

Die hardwareseitige Entwicklung des Messsystems zur Erkennung verringerter Hypertrophie konnte erfolgreich abgeschlossen werden. Das System steht somit der klinischen Forschung unter Laborbedingungen zur Verfügung, um Narbenstrukturen und deren Auffälligkeit präzise zu vermessen. Die Funktionsweise des Systems wurde an Musterproben erfolgreich nachgewiesen.

Beispiel der 3D-Visualisierung der erzielten Messergebnisse

Der vollständige Sachbericht ist verfügbar unter
https://www.tib.eu/de/suchen/id/TIBKAT:1842685023/Entwicklung-eines-Messsystems-f%C3%BCr-Narben-Schlussbericht?cHash=8627d2863a3087e99b87a045200532fe

Gefördert unter der Kennung E! 12338 RELAST durch: Eurostars-2 joint programme with co-funding from the European Union Horizon 2020 research and innovation programme

Literatur

1. Beausang E, Floyd H, Dunn KW, Orton CI, Ferguson MW. A new quantitative scale for clinical scar assessment. Plast Reconstr Surg. (1998) 102:1954–61

2. van de Kar AL, Corion LUM, Smeulders MJC, Draaijers LJ, van der Horst CMAM, van Zuijlen PPM. Reliable and feasible evaluation of linear scars by the patient and observer scar assessment scale. Plast Reconstr Surg. (2005) 116:514–22.

3. Verhaegen PDHM, van der Wal MBA, Middelkoop E, van Zuijlen PPM. Objective scar assessment tools: a clinimetric appraisal. Plast Reconstr Surg. (2011) 127:1561–70. doi: 10.1097/PRS.0b013e31820a641a

4. Peake M, Pan K, Rotatori RM, Powell H, Fowler L, James L, Dale E. Burns. Incorporation of 3D stereophotogrammetry as a reliable method for assessing scar volume in standard clinical practice. 2019 Nov;45(7):1614-1620.

5. Zhang R, Tsai P, Cryer J and Shah M, Shape from Shading: A Survey, IEEE Transactions on PAMI, Volume 21, Number 08, August, 1999, pp 690-706.

6. Pentland AP, Local shading analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intel ligence, 6:170{187, 1984