Videos von Augenoperationen automatisch analysieren

Auf dem Gebiet der Augenchirurgie werden heute viele Operationen aufgezeichnet. Das Filmmaterial kommt dann entweder für die Aus- und Weiterbildung, aber auch für die spätere Rekonstruktion von Operationsverläufen zum Einsatz. Ein Forschungsteam unter der Leitung von Klaus Schöffmann arbeitet im Rahmen eines FWF-Projekts an der automatischen Erkennung von relevanten Sequenzen. Natalia Sokolova, Doktorandin am Institut für Informationstechnologie, ist Teil des Projektteams und konzentriert sich in ihren Forschungen darauf, „auffällige“ Phasen leichter auffindbar zu machen.

„Die verwendeten Operationsinstrumente können einen Hinweis auf die entsprechende Operationsphase des chirurgischen Eingriffs geben“, so Natalia Sokolova. Für ein aktuelles Paper, das sie im Jänner im Rahmen der „International Conference on Multimedia Modeling“ in Südkorea präsentieren wird, hat sie gemeinsam mit Kollegen Modelle zur Instrumentenerkennung analysiert. „Ähnliche Arbeiten haben bereits gezeigt, dass es möglich ist, Instrumente in Augenlinsen-Operationsvideos zu erfassen“, so Natalia Sokolova weiter. Der zugrundeliegende Datensatz weist jedoch eine sehr gute visuelle Qualität auf, was nicht der typischen Qualität solcher Videos entspricht. Natalia Sokolova erklärt: „Wir wollen daher analysieren, ob Deep-Learning-Modelle zur Instrumentenerkennung, die für einen Datensatz funktionieren, auch für andere Daten nutzbar sind.“

Das Projekt mit dem Titel „Relevance Detection in Ophthalmic Surgery Videos“ hat noch eine Laufzeit von zwei Jahren. Genauso lang hat Natalia Sokolova auch Zeit, um ihre Dissertation fertig zu stellen. Derzeit liegt sie gut in der Zeit, rund ein Drittel der Arbeiten sind abgeschlossen. Nach ihrem Masterstudium war Sokolova für ein Jahr in der Industrie als Softwaretesterin tätig, stellte aber bald fest, dass ihr die Routine-Tätigkeiten zu wenig kreativ sind: „Mir ist es wichtig, mein Gehirn in Schwung zu halten und mich selbst weiterzuentwickeln.“ Das PhD-Studium in Klagenfurt bietet ihr die entsprechenden Möglichkeiten, ist sie doch auch im zukunftsträchtigen Gebiet der Bild- und Videoanalyse tätig, das sich derzeit rasant entwickelt. Wir fragen nach, ob ihr das technische Studium immer leichtgefallen ist, und erfahren: „Mitverantwortlich für den Bildungserfolg ist meine starke Großmutter, die in unserer Familie eine besonders wichtige Figur ist. Sie war stets eine – mitunter auch strenge – Motivatorin.“ Die Tendenz zum algorithmischen Denken scheint ihr aber in die Wiege gelegt, wie sie berichtet: „Um zu lernen, suche ich immer schon nach einer Logik hinter den Daten und Fakten. Diese Art zu denken ist für die Informatik nützlich.“