Ultraschall Med 2025; 46(S 01): S31
DOI: 10.1055/s-0045-1812249
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Posterbeiträge

Künstliche Intelligenz zum Erlernen der Ultraschall-Anatomie (KORUS)

Authors

  • C Latour

    1   MedUni Wien, Zentrum f. Medizinische Physik & Biomedizinische Technik, Wien, Österreich

  • P Hassanpour

    2   FH Technikum Wien, Dept. for AI Engineering, Wien, Österreich

  • K Haller

    3   FH Wiener Neustadt, Radiologie-Technologie, Wiener Neustadt, Österreich

  • C Kollmann

    1   MedUni Wien, Zentrum f. Medizinische Physik & Biomedizinische Technik, Wien, Österreich
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Hintergrund Ultraschall-Untersuchungen sollten heute zu den Grundkompetenzen eines Mediziners gehören. Während ihrer Ausbildung können Studierende häufig auch praktische Übungen an einem Ultraschallgerät durchführen. Meistens ist aber aufgrund der bereitgestellten Infrastruktur und Geräte die Zeit dieser Übungen sehr eingeschränkt. Auch die Verfügbarkeit von Lehrpersonal ist begrenzt. Daher wäre es wünschenswert, im Selbststudium auch ohne direkte, dauernde Anwesenheit einer Fachkraft Grundkenntnisse mittels einer KI-Anwendung in der Ultraschall-Anatomie zu erwerben.

Methoden Das Ultraschallgerät wird über seinen Video-Ausgang über einen Videodigitalisierer an ein Notebook angeschlossen, auf dem die entwickelte Software KORUS (KI-gestützte Organerkennung mit Echtzeit-Ultraschall) läuft. Dazu wurde ein Modell basierend auf künstlicher Intelligenz mit über 13000 Trainingsbildern entwickelt, das sich auf die Yolo8-Architektur stützt, um Organe und Strukturen in Echtzeit in dem einlaufenden Videostream zu annotieren und darzustellen.

Ergebnisse Die einlaufenden Ultraschallbilder werden in Bruchteilen einer Sekunde analysiert und klassifiziert. Erkannte Strukturen werden final auf dem Notebook-Bildschirm in einer Box farblich markiert ([Abb. 1]).

Zoom
Abb. 1  Organdetektion durch KI

Darüber hinaus werden auch die detektierten Schnittbilder im Vergleich zu hinterlegten Standardschnittbildern nach ÖGUM/DEGUM von der Software bewertet und ermöglichen den Studierenden, eine diagnostisch relevante Ultraschalluntersuchung durchzuführen.

Schlussfolgerung Mithilfe der Detektion der gescannten Strukturen durch die KI kann im eigenen Arbeitstempo die Schallkopfführung und die grundlegende Ultraschall-Anatomie mit sofortigem Feedback erlernt werden. Zusätzlich wird das Erstellen eines Organ-Standardschnittes mit der entwickelten Anleitungsstruktur (pop-up Fenster) ohne externe Hilfe möglich. Eine Supervision durch eine erfahrene Lehrkraft kann die erzielten Lernfortschritte abschliessend evaluieren.



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Article published online:
16 October 2025

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