KIRAL

  • Project title Abbreviation: KIRAL
  • Project title: AI-supported resection planning and adaptation in liver surgery following neoadjuvant therapy 
  • Funding organisation: Federal Ministry for Research, Technology and Space (BMFTR)
  • Funding initiative: National Decade Against Cancer
  • Funding period: 01.11.2025 until 31.10.2028
  • Project Partners:
    • Schleswig-Holstein University Hospital, Institute for Medical Informatics and Statistics, Prof. Sylvia Saalfeld
    • University Medical Centre of Johannes Gutenberg University Mainz (UMM)
    • 3DQR GmbH, Magdeburg, Daniel Anderson
    • Genie Enterprise Deutschland GmbH (GENIE)
    • Research Campus STIMULATE, OVGU, Faculty of Computer Science, Institute for Simulation and Graphics
  • Contact:

 

KIRAL aims to improve, flexibilise and individualise precision surgical care for patients with liver tumours. AI-supported algorithms are used to make patient-specific predictions about the expected effects of neoadjuvant therapy in order to identify patients who would benefit from primary resection.
All image data after initial diagnosis, in combination with histological findings, serves as the basis for this. In the case of surgical treatment, preoperative resection planning is updated and interactively adjusted through AI-supported processing of intraoperative image information. Relevant anatomical structures, such as tumours and metastases, are recorded in terms of their size, number and intrahepatic location, as well as their proximity to the vessels, using IOUS and integrated into the existing 3D reconstruction or used to update the latter. This modified 3D reconstruction is in turn interactively visualised intraoperatively using augmented reality (AR), enabling the updated resection planning (updated resection areas, updated residual liver volume estimation) to be carried out.
This involves the use of contactless interaction modalities (voice commands and hand gestures).  In addition, a self-sufficient, remote training environment is created in which liver resections, including IOUS and resection planning, can be planned, simulated and trained using VR/AR applications. This environment is to be used for preclinical evaluation of the newly developed techniques.

More information on the project homepage.

  • Projekttitel Abkürzung: KIRAL
  • Projekttitel: KI-gestützte Resektionsplanung und Anpassung in der Leberchirurgie nach neodajuvanter Therapie

  • Fördermittelgeber: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)

  • Förderinitiative: Nationale Dekade gegen Krebs
  • Projektlaufzeit: 01.11.2025 bis 31.10.2028
  • Projektpartner:
    • Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Institut für Medizinische Informatik und Statistik, Prof. Sylvia Saalfeld
    • Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (UMM)
    • 3DQR GmbH, Magdeburg, Daniel Anderson
    • Genie Enterprise Deutschland GmbH (GENIE)
    • Forschungscampus STIMULATE, OVGU, Fakultät für Informatik, Institut für Simulation und Graphik
  • Kontakt

 

KIRAL hat das Ziel, die präzisionschirurgische Versorgung von Patient:innen mit Lebertumoren zu verbessern, zu flexibilisieren und zu individualisieren. Durch KI-gestützte Algorithmen werden patientenindividuelle Vorhersagen über die zu erwartenden Effekte einer neoadjuvanten Therapie gemacht, um so Patient:innen zu identifizieren, die von einer primären Resektion profitieren.
Hierfür dienen sämtliche Bilddaten nach Erstdiagnose in Kombination mit den histologischen Befunden als Grundlage. Im Falle der chirurgischen Versorgung wird die präoperative Resektionsplanung durch eine KI-gestützte Verarbeitung intraoperativer Bildinformationen aktualisiert und interaktiv angepasst. Dabei werden relevante anatomische Strukturen, wie etwa Tumore und Metastasen, in ihrer Größe, Anzahl und intrahepatischen Lage, sowie ihre Nähe zu den Gefäßen mittels IOUS erfasst und in die bereits vorhandene 3D-Rekonstruktion integriert bzw. letztere aktualisiert. Diese modifizierte 3D-Rekonstruktion wird wiederum interaktiv intraoperativ mittels Augmented Reality (AR) visualisiert und somit kann die aktualisierte Resektionsplanung (aktualisierte Resektionsflächen, aktualisierte Restlebervolumenschätzung) durchgeführt werden.
Dabei kommen berührungslose Interaktionsmodalitäten (Sprachbefehle und Handgesten) zum Einsatz.  Zusätzlich wird eine autarke, patientenferne Trainingsumgebung geschaffen, in der Leberresektionen inklusive der IOUS und der Resektionsplanung mithilfe von VR/AR-Anwendungen geplant, simuliert und trainiert werden können. Diese Umgebung soll für eine präklinische Evaluierung der entwickelten neuartigen Techniken eingesetzt werden.

Mehr Informationen auf der Projekthomepage.