Interdisziplinäre AG Künstliche Intelligenz in der Augenheilkunde

Künstliche Intelligenz (KI) kann medizinisches Personal in der Diagnostik von ophthalmologischen Erkrankungen, aber auch in der Wahl der richtigen Therapie unterstützen. Aus diesem Grund beschäftigt sich unser interdisziplinäres Team mit der Entwicklung von neuartigen Detektions- und Entscheidungsfindungssystemen in der Ophthalmologie, die auf künstlicher Intelligenz, beziehungsweise Deep-Learning beruhen.

Univ.-Prof. Dr. Dr. Ludwig Heindl

Univ.-Prof. Dr. Dr. Ludwig Heindl, M.D., Ph.D., M. Sc.

Leitung des Schwerpunkts für Ophthalmoonkologie und Ophthalmoplastische Chirurgie
Ärztliche Leitung der Poliklinik und des Augendiagnostischen Funktionslabors
Forschungskoordinator der Augenklinik

Publikationen (PubMed)

Zur Person
Akademischer Werdegang
2008-2015 Studium, Westfälische Wilhelms-Universität Münster
2015 Approbation
2017 Promotion „S100A9-spezifische optische Bildgebung des Tumormikromilieus in Tumoren unterschiedlicher Malignität“  
2019 Habilitation „Spectral Detector Computed Tomography: Evolving into Clinical Routine“
2020 Master of Business Administration (MBA) der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der WWU Münster
2021 Europäischer Facharzttitel (European Diploma in Radiology, EDiR)
Klinischer Werdegang
2015-2020

Assistenzarzt, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Uniklinik Köln

2016-2017 Fellowship in Radiology, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA
2020 Facharzt für Radiologie
2020 Funktionsoberarzt
2021 Oberarzt
Zusatzqualifikationen
Q1 Herz-CT
Prüfarzt nach GCP
Forschungstätigkeiten
Dual Energy und Spectral Detector CT, Quantitative Computertomographie, Abdominelle und Onkologische Diagnostik, Künstliche Intelligenz in der bildgestützten Medizin, Digitalisierung
Mitgliedschaften
Editorial Board von European Radiology
Deutsche Röntgengesellschaft (Arbeitsgemeinschaft Methodik und Forschung und Arbeitsgemeinschaft für Onkologische Bildgebung)
 European Society of Radiology
Radiologic Society of North America
European Society for Oncologic Imaging
International Cancer Imaging Society
American Roentgen Ray Society
Society for Computed Body Tomography and MR

Wissenschaftlicher Fokus

Künstliche Intelligenz in der dreidimensionalen Anthropometrie der periokulären Region

Heutzutage findet die Fotodokumentation ophthalmologischer Befunde in der Regel durch zweidimensionale Bilder statt. Gerade in der ophthalmoplastischen und rekonstruktiven Chirurgie ist jedoch die 3. Dimension für Befunderhebungen, Verlaufsbeurteilungen, beim Treffen von gemeinsamen Therapieentscheidungen (Shared-Decision-Making), zur Operationsplanung oder auch zum Vorher-Nachher-Vergleich mittlerweile unerlässlich.

Unsere Arbeitsgruppe beschäftigt sich daher schwerpunktmäßig mit der dreidimensionalen Anthropometrie der periokulären Region und hat in diesem Zusammenhang ein standardisiertes, anthropometrisches Protokoll für die Anfertigung dreidimensionaler Bilder der periokulären Region entwickelt, validiert und in den klinischen Alltag integriert. Durch die Etablierung dieser Bildgebungstechnik in den klinischen Alltag konnte die Patientenversorgung durch Augenärzte und plastische Chirurgen bereits signifikant verbessert werden. Allerdings werden diese Bilder bisher durch Augenärzte begutachtet und nach standardisierten Verfahren manuell ausgemessen und ausgewertet.

Nach Aufarbeitung, Integration und Auswertung von Big Data steht nun die Entwicklung von KI-Tools im Vordergrund. Diese Tools sollen den klinischen Alltag erleichtern, zur diagnostischen Unterstützung dienen und zur Optimierung von Versorgungsstrukturen beitragen. Aktuell stehen die neben der Datenbankoptimierung ersten Schritte der (Gesichts-) Strukturerkennung sowie der Erfassung von (Gesichts-) Strukturmerkmalen auf Basis unseres standardisierten, anthropometrischen Protokolls für dreidimensionale Bilder im Bereich der periokulären Region im Vordergrund.

Des Weiteren beschäftigen wir uns bereits mit mehreren Algorithmen zur Gesichtserkennung und zur Erkennung von Gesichtsmerkmalen. Zu einem späteren Zeitpunkt soll dann ein neuronales Netz bzw. Modell mit unserem 3D-Gesichtslandmarkendatensatz trainiert werden. Die Entwicklung sogenannter neuronaler Netze eignet sich dabei insbesondere für die Analyse von unseren 3D-Bildgebungsdaten. Darauf aufbauend sollen neuartige Entscheidungsfindungssysteme entwickelt werden, die neben der Diagnosestellung sogar eine Operationsmethode vorschlagen oder das Outcome automatisch überwachen können.

Zudem arbeitet unsere AG eng mit der AG Augenprothetik zusammen. Ziel ist die Herstellung maßgefertigter Epithesen oder Augenprothesen auf Basis der 3D-Bildgebung. Eine weitere wichtige Challenge ist in diesem Kontext die Integration und Kombination bestehender Systeme, wie verschiedener Bildgebungsverfahren oder Patienteninformationssysteme, zu einem Gesamtsystem. Das interdisziplinäre Team arbeitet daher auch mit Softwareentwicklern, Technikern, Ocularisten und Physikern zusammen.

Künstliche Intelligenz in der Bildgebung der Orbita und des Auges

In der radiologischen Bildgebung stellt die Segmentierung der Orbita und des Auges aufgrund ihrer komplexen Volumenstruktur eine besondere Herausforderung dar. Schnittbildgebende Verfahren, wie die Computertomographie (CT) und die Magnetresonanztomographie (MRT) werden zur Diagnostik okulärer und orbitaler anatomischer Gegebenheiten, benigner, maligner oder entzündlicher Prozesse, prä- und postoperativer Zustände und Folgen okkulärer Traumata eingesetzt. Dabei handelt es sich um zeit- und diagnostisch aufwändige Befundungen. Daher sind die semi-automatische bzw. automatisierte Segmentierung von Schnittbildern mittels künstlicher Intelligenz von großer Bedeutung, um die klinische Entscheidungsfindung zu vereinfachen, zu unterstützen und zu komplementieren. Aktuell untersuchen wir wissenschaftlich, ob moderne Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz genutzt werden können, um die Patientenversorgung weiter zu verbessern.

Künstliche Intelligenz in der konfokalen Mikroskopie der Hornhaut zur in-vivo Diagnostik der Hornhautnerven

Mit der konfokalen in-vivo Mikroskopie der Hornhaut lassen sich nichtinvasiv der korneale subbasale Nervenplexus, wie auch die dendritischen Zellen der Kornea visualisieren. Allerdings stellt die standardisierte Quantifizierung eine große Herausforderung dar. Mit den modernsten Methoden der Mustererkennung versuchen wir von der subjektiven Analyse über die semiautomatische Auswertung hin zur automatisierten digitalen Morphometrie zu gelangen. Auf dieser Basis soll dann mittels Künstlicher Intelligenz erforscht werden, ob die korneale Konfokalmikroskopie zur (Früh-)Diagnostik und Follow-up-Beurteilung neurologischer (z. B. unterschiedliche Polyneuropathien), internistischer (z. B. Diabetes mellitus) oder ophthalmologischer Erkrankungen (z. B. neurotrophe Keratopathie) geeignet ist, um die Versorgung dieser Patientinnen und Patienten nachhaltig zu verbessern.

Künstliche Intelligenz in der optischen Kohärenztomographie zur in-vivo Diagnostik der retinalen Ganglienzellaxone und der retinalen Gefäße

Die hochauflösende optische Kohärenztomographie (OCT) erlaubt die in-vivo Darstellung der Ganglienzellaxone und Gefäße in der Retina. Damit kann ihr in der Diagnostik der glaukomatösen Optikusatrophie (Grüner Star), aber auch der einfachen Optikusatrophie im Rahmen neurodegenerativer, neuroinflammatorischer oder anderer neurologischer Erkrankungen eine entscheidende Bedeutung zukommen. Veränderungen retinaler Gefäße und retinaler Schichten können zudem bei verschiedenen benignen und malignen Erkrankungen der Retina, des Pigmentepithels oder der Aderhaut vorliegen, die mit der OCT detektiert werden können. Deshalb untersuchen wir mittels Methoden der künstlichen Intelligenz, ob die automatisierte Quantifizierung und Morphometrie einen reliablen Diagnostikmarker zur (Früh-)Erkennung und Verlaufsbeurteilung dieser Erkrankungen darstellt.

Künstliche Intelligenz zur Auswertung von Fundusbildern, Autofluoreszenzaufnahmen, fluoreszenzangiographischen Aufnahmen zur Diagnostik und Klassifikation verschiedener Erkrankungen am Augenhintergrund

Die Funduskopie spielt eine zentrale Rolle in der Diagnostik und Verlaufskontrolle verschiedener Erkrankungen des Augenhintergrunds. Dabei können verschiedene Bildmodalitäten diese ebenfalls darstellen und weitere wichtige Pathologien, wie u. a. Aderhautnaevi, Pigmentepithelhypertrophien, Aderhautmelanome, visualisieren. Daher untersuchen wir, ob künstliche Intelligenz entsprechende Läsionen automatisiert erkennen, auswerten und klassifizieren kann. Daraus könnten dann Modelle zur diagnostischen (Früh-)Erkennung und Verlaufskontrolle der entsprechenden Läsionen entwickelt werden.

Künstliche Intelligenz zur Auswertung von Flickerlichtaufnahmen

Flickerlicht-induzierte Dilatation von retinalen Gefäßen dient als Biomarker und zur in-vivo Visualisierung der mikrovaskulären Endothelfunktion bei intakter neurovaskulärer Kopplung. Diese kann sowohl statisch, als auch dynamisch präzise, kosteneffizient und nichtinvasiv analysiert werden. Wir untersuchen deshalb auch hierbei die automatisierte Auswertung und Detektion physiologischer und pathologischer Muster mittels künstlicher Intelligenz.

Telemedizin und künstliche Intelligenz im Bereich der Ophthalmoonkologie

Aufgrund des raschen technischen Fortschritts in der Augenheilkunde in den letzten Jahren sowie der epidemiologischen und strukturellen Veränderungen in der medizinischen Versorgung, gewinnen telemedizinische Strukturen in unserem Fachgebiet zunehmend an Bedeutung. Dies gilt vor allem für die Versorgung von Patientinnen und Patienten im ländlichen Bereich sowie für benachteiligte Patientinnen und Patienten, z. B. Menschen mit Behinderung oder alleinstehende Menschen, u. a. aus Einrichtungen, die insbesondere durch die letzten Jahre der Pandemie unter erschwerten Zugangsbedingungen zu ophthalmologischen Untersuchungen gelitten haben und unterversorgt waren. Daher untersuchen wir telemedizinische Ansätze, die durch künstliche Intelligenz unterstützt werden, um niedergelassene Kolleginnen und Kollegen zu unterstützen und benachteiligte Patienten integrieren und ihre Versorgung zu verbessern.

Weitere Informationen

Publikationen

  • Wawer Matos PA, Reimer RP, Rokohl AC, Heindl LM, Grosse Hokamp N (2022) Artificial Intelligence in Ophthalmology. Semin Ophthalmol; in press.
  • Heindl LM, Keane PA, Ting DSW (2022) Potential Indications for Artificial Intelligence in Ophthalmology. Br J Ophthalmol; in press.
  • Guo Y, Hou X, Rokohl AC, Jia R, Heindl LM (2020) Reliability of Periocular Anthropometry: A Comparison of Direct, 2-Dimensional, and 3-Dimensional Techniques. Dermatol Surg 46 (9):e23-e31. doi:10.1097/dss.00000000000022432.
  • Guo Y, Liu J, Ruan Y, Rokohl AC, Hou X, Li S, Jia R, Koch KR, Heindl LM (2021) A novel approach quantifying the periorbital morphology: A comparison of direct, 2-dimensional, and 3-dimensional technologies. J Plast Reconstr Aesthet Surg 74 (8):1888-1899. doi:10.1016/j.bjps.2020.12.0033.
  • Guo Y, Rokohl AC, Schaub F, Hou X, Liu J, Ruan Y, Jia R, Koch KR, Heindl LM (2019) Reliability of periocular anthropometry using three-dimensional digital stereophotogrammetry. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol 257 (11):2517-2531. doi:10.1007/s00417-019-04428-64.
  • Guo Y, Schaub F, Mor JM, Jia R, Koch KR, Heindl LM (2020) A Simple Standardized Three-Dimensional Anthropometry for the Periocular Region in a European Population. Plast Reconstr Surg 145 (3):514e-523e. doi:10.1097/prs.00000000000065555.
  • Hou X, Rokohl AC, Guo Y, Heindl LM (2021) Invited Response on: Letter to the Editor: ''Standardized Three-Dimensional Lateral Distraction Test: Its Reliability to Assess Medial Canthal Tendon Laxity''. Aesthetic Plast Surg. doi:10.1007/s00266-021-02586-96.
  • Hou X, Rokohl AC, Meinke MM, Li S, Liu J, Fan W, Lin M, Jia R, Guo Y, Heindl LM (2021) A novel standardized distraction test to evaluate lower eyelid tension using three-dimensional stereophotogrammetry. Quant Imaging Med Surg 11 (8):3735-3748. doi:10.21037/qims-20-10167.
  • Hou X, Rokohl AC, Meinke MM, Liu J, Li S, Fan W, Lin M, Jia R, Guo Y, Heindl LM (2021) Standardized Three-Dimensional Lateral Distraction Test: Its Reliability to Assess Medial Canthal Tendon Laxity. Aesthetic Plast Surg 45 (6):2798-2807. doi:10.1007/s00266-021-02440-y8.
  • Li S, Rokohl AC, Guo Y, Heindl LM (2021) 2D photos are great, but what about 3D imaging? Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. doi:10.1007/s00417-021-05479-49.
  • Liu J, Guo Y, Arakelyan M, Rokohl AC, Heindl LM (2021) Accuracy of Areal Measurement in the Periocular Region Using Stereophotogrammetry. J Oral Maxillofac Surg 79 (5):1106.e1101-1106.e1109. doi:10.1016/j.joms.2020.12.01510.
  • Liu J, Rokohl AC, Guo Y, Li S, Hou X, Fan W, Formuzal M, Lin M, Heindl LM (2021) Reliability of Stereophotogrammetry for Area Measurement in the Periocular Region. Aesthetic Plast Surg 45 (4):1601-1610. doi:10.1007/s00266-020-02091-5
  • Bucher F, Adler W, Lehmann HC, Hos D, Steven P, Cursiefen C, Heindl LM (2014) Corneal nerve alterations in different stages of Fuchs‘ endothelial corneal dystrophy: an in vivo confocal microscopy study. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol 252: 1119-26.
  • Enders P, Adler W, Kiessling D, Weber V, Schaub F, Hermann MM, Dietlein T, Cursiefen C, Heindl LM (2019) Evaluation of two-dimensional Bruch's membrane opening minimum rim area for glaucoma diagnostics in a large patient cohort. Acta Ophthalmol 97 (1):60-67. doi:10.1111/aos.13698
  • Enders P, Adler W, Schaub F, Hermann MM, Diestelhorst M, Dietlein T, Cursiefen C, Heindl LM (2017) Optimization Strategies for Bruch's Membrane Opening Minimum Rim Area Calculation: Sequential versus Simultaneous Minimization. Sci Rep 7 (1):13874. doi:10.1038/s41598-017-14284-1
  • Enders P, Adler W, Schaub F, Hermann MM, Dietlein T, Cursiefen C, Heindl LM (2016) Novel Bruch's Membrane Opening Minimum Rim Area Equalizes Disc Size Dependency and Offers High Diagnostic Power for Glaucoma. Invest Ophthalmol Vis Sci 57 (15):6596-6603. doi:10.1167/iovs.16-20561
  • Enders P, Bremen A, Schaub F, Hermann MM, Diestelhorst M, Dietlein T, Cursiefen C, Heindl LM (2017) Intraday Repeatability of Bruch's Membrane Opening-Based Neuroretinal Rim Measurements. Invest Ophthalmol Vis Sci 58 (12):5195-5200. doi:10.1167/iovs.17-22812
  • Enders P, Longo V, Adler W, Horstmann J, Schaub F, Dietlein T, Cursiefen C, Heindl LM (2020) Analysis of peripapillary vessel density and Bruch's membrane opening-based neuroretinal rim parameters in glaucoma using OCT and OCT-angiography. Eye (Lond) 34 (6):1086-1093. doi:10.1038/s41433-019-0631-8
  • Enders P, Schaub F, Adler W, Nikoluk R, Hermann MM, Heindl LM (2017) The use of Bruch's membrane opening-based optical coherence tomography of the optic nerve head for glaucoma detection in microdiscs. Br J Ophthalmol 101 (4):530-535. doi:10.1136/bjophthalmol-2016-308957
  • Enders P, Schaub F, Heindl LM (2017) Spectral-Domain Optical Coherence Tomography-Derived Characteristics of Bruch Membrane Opening in a Young Adult Australian Population. Am J Ophthalmol 174:178-179. doi:10.1016/j.ajo.2016.09.040
  • Enders P, Schaub F, Hermann MM, Cursiefen C, Heindl LM (2017) Neuroretinal rim in non-glaucomatous large optic nerve heads: a comparison of confocal scanning laser tomography and spectral domain optical coherence tomography. Br J Ophthalmol 101 (2):138-142. doi:10.1136/bjophthalmol-2015-307730
  • Gietzelt C, Lemke J, Schaub F, Hermann MM, Dietlein TS, Cursiefen C, Enders P, Heindl LM (2018) Structural Reversal of Disc Cupping After Trabeculectomy Alters Bruch Membrane Opening-Based Parameters to Assess Neuroretinal Rim. Am J Ophthalmol 194:143-152. doi:10.1016/j.ajo.2018.07.016
  • Gietzelt C, von Goscinski C, Lemke J, Schaub F, Hermann MM, Dietlein TS, Cursiefen C, Heindl LM, Enders P (2020) Dynamics of structural reversal in Bruch's membrane opening-based morphometrics after glaucoma drainage device surgery. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol 258 (6):1227-1236. doi:10.1007/s00417-020-04621-y
  • Heindl LM, Adler W, El-Malahi O, Schaub F, Hermann MM, Dietlein TS, Cursiefen C, Enders P (2018) The Optimal Diameter for Circumpapillary Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Measurement by SD-OCT in Glaucoma. J Glaucoma 27 (12):1086-1093. doi:10.1097/ijg.0000000000001027
  • Kiessling D, Christ H, Gietzelt C, Schaub F, Dietlein TS, Cursiefen C, Heindl LM, Enders P (2019) Impact of ab-interno trabeculectomy on Bruch's membrane opening-based morphometry of the optic nerve head for glaucoma progression analysis. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol 257 (2):339-347. doi:10.1007/s00417-018-4187-2 
Förderungen

  • Köln Fortune, Medizinische Fakultät, Universität zu Köln
  • Cologne Clinician Scientist Programm (CCSP), Medizinische Fakultät, Universität zu Köln
  • Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Kooperationspartner

  • Dr. Yongwei Guo - Eye Center, Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China
  • Prof. Dr. Ming Lin - Department of Ophthalmology, Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai 200011, China
  • Prof. Dr. Renbing Jia - Department of Ophthalmology, Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai 200011, China
  • MUDr. Adam Kopecky - Klinik für Augenheilkunde, Universitätskrankenhaus Ostrava, Ostrava, Tschechische Republik
  • Centrum für Integrierte Onkologie (CIO) Aachen - Bonn - Köln - Düsseldorf, Köln, Deutschland
  • AG Ophthalmoplastische & rekonstruktive Chirurgie
  • AG Augenprothetik

Das Team

Dr. Robert P. Reimer (Radiologie)
Philomena A. Wawer Matos (Ophthalmologie)
Dr. Alexander C. Rokohl (Ophthalmologie)

Dissertationsangebote

Ständig werden motivierteste Studentinnen und Studenten, gerne auch mit Programmierkenntnissen oder Vorwissen im Bereich der Informatik, für Doktorarbeiten gesucht. Eine Hospitation in unserer Arbeitsgruppe ist sehr gerne möglich. Bei Interesse können Sie sich gerne per E-Mail an uns wenden.

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