Im Zuge des Vorhabens RESPONSE - Partnerschaft für Innovation in der Implantattechnologie nimmt die HörSys GmbH an dem Forschungsvorhaben 18 „Medizintechnische Zukunftswerkzeuge – Werkstoffe, Wirkstoffe und Technologien“ teil.

Ein Teilziel ist es wirkstofffreisetzende Implantate für die Rundfensterniesche und die Stirnhöhle (Abbildung unten) zu erstellen.

Die Herstellung eines patientenindividuellen Implantates zur gezielten Wirkstofffreisetzung bedarf der zuverlässigen Erkennung der vorliegenden anatomischen Strukturen und der Ableitung und Anpassung einer geeigneten Implantatform. In diesem Teilvorhaben wird die Realisierung eines Softwarewerkzeugs zur anwenderfreundlichen, effizienten Planung dieser Aspekte adressiert. Es sollen Verfahren zur automatischen Modellierung von Rundfensternischenimplantaten und zur semi-automatischen Modellierung von Stirnhöhlenimplantaten erarbeitet und in einer iPad Anwendung zur Verfügung gestellt werden.

Das Projekt Response wird im Rahmen des BMBF Programs „Zwanzig20 – Partnerschaft für Innovation“ gefördert und umfasst folgende Projektpartner:

• CORTRONIK GmbH
• Ernst-Moritz-Arndt-Universität Greifswald, Institut für Pharmazie
• HörSys GmbH
• Institut für ImplantatTechnologie und Biomaterialien e.V.
• Jenoptik Laser GmbH Jena
• Kunststoff-Zentrum in Leipzig gGmbH
• Lead Discovery Center GmbH Dortmund
• Leibniz-Universität Hannover, Institut für Quantenoptik
• Medizinische Hochschule Hannover, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde HNO MHH
• RoweMed AG Parchim
• Universität Rostock
• Lehrstuhl für Fluidtechnik und Mikrofluid- technik
• Lehrstuhl Werkstoffe für die Medizin- LWM technik
• Lehrstuhl für Werkstofftechnik
• Universitätsmedizin Rostock
• Institut für Biomedizinische Technik
• Institut für Pharmakologie und Toxikologie

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• Lösungsansatz

Lösungsansatz

Ausgehend von manuell aufgearbeiteten Volumenbilddatensätzen in denen Ärzte und Experten die projektrelevanten anatomischen Strukturen segmentiert und vermessen haben, sollen in diesem Teilvorhaben Verfahren zur Bestimmung der jeweiligen, optimalen, patientenindividuellen Geometrie von Rundfensternischen- und Stirnhöhlenimplantenten realisiert werden.

Für eine Erkennung der Rundfensternischengeometrie werden in einem ersten Schritt moderne Bildverarbeitungsalgorithmen zur automatischen Erkennung von Zielstrukturen (maschinelles Lernen) angewandt. Das Ziel ist es, Algorithmen zu erarbeiten, die die patientenindividuelle Anatomie hinreichend präzise, mit möglichst wenig Benutzerinteraktion, selbstständig erkennen.

Die Abbildungen rechts zeigt eine Prototypumsetzung, in der die Cochlea semi-automatisch segmentiert und ein anpassbares Rundfensternischenimplantat (grün) mit einem Griff (grau) erstellt wurde. Der Prototyp basiert auf der Software Slicer3D.

Anatomisch bedingt, werden für die Modellelierung eines optimalen Stirnhöhlenimplantats abweichende Verfahren untersucht und erprobt.

Die jeweiligen Arbeiten münden in Softwaremodule, die in einer iPad App, zur Planung der Implantate verwendet werden soll. Diese Anwendung soll die bestmöglichen Unterstützung des Arztes für die automatische oder semi-automatische Erkennung der Zielstrukturen, die Planung des jeweiligen Implantates und die Überführung der Planung in ein Exportformat für "3D-Drucker" ermöglichen.

Veröffentlichungen

• Matin-Mann F, Gao Z, Wei C, Repp F, Artukarslan E, John S, Alcacer Labrador D, Lenarz T, Scheper V. Development and In-Silico and Ex-Vivo Validation of a Software for a Semi-Automated Segmentation of the Round Window Niche to Design a Patient Specific Implant to Treat Inner Ear Disorders J. Imaging, February 2023, https://doi.org/10.3390/jimaging9020051.
• Mau R, Schick P, Matin-Mann F, Gao Z, Alcacer Labrador D, John S, Repp F, Lenarz T, Weitschies W, Scheper V, Seidlitz A, Seitz H. Digital light processing and drug stability of Dexamethasone-loaded implant prototypes for medical treatment of the inner ear Transactions on Additive Manufacturing Meets Medicine, September 2022, https://doi.org/10.18416/AMMM.2022.2209666.
• Mau R, Nazir J, Gao Z, Alcacer Labrador D, Repp F, John S, Lenarz T, Scheper V, Seitz H, Matin-Mann F. Digital Light Processing of Round Window Niche Implant Prototypes for Implantation Studies Current Directions in Biomedical Engineering, September 2022, https://doi.org/10.1515/cdbme-2022-1041.
• Mau R, Jüttner G, Gao Z, Matin F, Alcacer Labrador D, Repp F, John S, Scheper V, Lenarz T, Seitz H. Micro injection molding of individualised implants using 3D printed molds manufactured via digital light processing Current Directions in Biomedical Engineering, December 2021, https://doi.org/10.1515/cdbme-2021-2101.
• Mau R, Jüttner G, Gao Z, Matin F, Alcacer Labrador D, Repp F, John S, Scheper V, Lenarz T, Seitz H. Rapid tooling for micro injection molding of micro medical devices via digital light processing Transactions on Additive Manufacturing Meets Medicine, Vol 3 No 1 (2021), https://doi.org/10.18416/AMMM.2021.2109537.
• Matin F, Gao Z, Repp F, John S, Lenarz T, Scheper V. Determination of the Round Window Niche Anatomy Using Cone Beam Computed Tomography Imaging as Preparatory Work for Individualized Drug-Releasing Implants Journal of Imaging, 2021 April 23, https://doi.org/10.3390/jimaging7050079
• Gao Z, Matin F, Weber C, John S, Lenarz T, Scheper V. High Variability of Postsurgical Anatomy Supports the Need for Individualized Drug-Eluting Implants to Treat Chronic Rhinosinusitis Life (Basel), 2020 Dec 17, https://doi.org/10.3390/life10120353.
• Gao Z, Matin-Mann F, Wei C, Lenarz T, Weber C, John S, Scheper V. D Printed Individualized Frontal Neo-Ostium Implant in Endoscopic Sinus Surgery – a Proof of Concept Study Current Directions in Biomedical Engineering Dec 2021 https://doi.org/10.1515/cdbme-2021-2103.