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Aufbau einer DDS-Architektur für echtzeitfähige medizintechnische Bildgebung

| Autor / Redakteur: David Niewolny und Reiner Duwe * / Hendrik Härter

Medizinische Bildgebung: Eine hohe CPU-Leistung, gebrauchsfertige zertifizierbare Software, minimalinvasive bildgeführte Chirurgie und vernetzte medizinische Geräte.
Medizinische Bildgebung: Eine hohe CPU-Leistung, gebrauchsfertige zertifizierbare Software, minimalinvasive bildgeführte Chirurgie und vernetzte medizinische Geräte. (Bild: RTI)

In der medizinischen Bildgebung müssen Daten in Echtzeit sicher und zuverlässig übertragen werden. Hier bietet sich die datenzentrische Systemarchitektur an, um strenge Designvorgaben umzusetzen.

Medizinische Bildgebungsverfahren können Leben retten: Ärzten können komplizierte Vorgänge im menschlichen Körper in hoher Auflösung betrachten und sind in der Lage, Erkrankungen zu diagnostizieren sowie gezielt therapeutische Maßnahmen einzuleiten. Vom Operationssaal bis hin zur Telemedizin spielen die bildgebenden Verfahren eine Schlüsselrolle für die Zukunft der medizinischen Diagnostik und Therapie.

Allerdings ist es für die Mediziner nicht einfach, die Bilder schnell und exakt mit den medizinischen Prozessen zu verbinden, um die Patienten besser versorgen zu können. Für Bilder mit höherer Auflösung, eine schnellere Bildrekonstruktion und gleichzeitig eine verbesserte Benutzerschnittstelle, die zahlreiche Bilder und Patientendaten enthält, sind völlig neue Techniken notwendig. Denn komplexe Geräte müssen Bilder und Daten im gesamten Gesundheitswesen sicher, zuverlässig und in Echtzeit übertragen können. Für diese Anforderungen bedarf es einer kommerziell verfügbaren, datenzentrierten Kommunikationstechnik.

Aktuelle CPUs erlauben Datenraten bis 25 GBit/s

Seit 2008 ist die CPU-Leistung um das 100-fache gestiegen und hat die Anforderungen an die anderen technologischen Komponenten innerhalb eines Systems erhöht. Die heute verwendeten Hochleistungs-CPUs bewältigen Datenübertragungen von über 25 GBit/s. Das entspricht dem Streamen von 2000 HD-Videos. Hierzu ist ein internes Kommunikationsprotokoll erforderlich, um das Leistungsniveau zu erreichen. 3D-Bilder, die durch CT-, Ultraschall-, MRI- und PET-Scans erzeugt werden, sind rechenintensiv. Eine CPU verarbeitet die Daten parallel, um komplexe Computeraufgaben in viele kleinere Tasks zu zerlegen, die gleichzeitig ausgeführt werden. Für den Mediziner bedeutet das, er kann schneller Diagnosen erstellen, die Patientenstreuung wird gesenkt und die Bildrekonstruktionszeit wird um mehr als das 100-fache gegenüber herkömmlichen Quad-Core-CPU-basierten Designs verbessert.

Bis vor kurzem war es üblich, dass F&E-Teams für medizinische Bildgebung den Großteil der Software in ihren Systemen entwarfen, erstellten und verwalteten. Die Software stellte dabei meist eine Basistechnologie dar, wie beispielsweise ein RTOS, ein Kommunikationsprotokoll oder auch eine UI/UX. Sie alle bieten eine Reihe von Möglichkeiten, die nicht nur die technischen Anforderungen des Marktes für medizinische Bildgebung erfüllen, sondern auch ein zertifizierbares Angebot in medizinischer Qualität bieten. Damit erhöhen Unternehmen die Leistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit ihrer medizinischen Systeme und geben ihren Entwicklerteams Zeit, sich auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren: medizinische Bilder zu erstellen und auszuwerten.

Bildgeführte Chirurgie erfolgt in Echtzeit

Die sogenannte bildgeführte minimalinvasive Chirurgie (MIS) wächst rasant. Chirurgen arbeiten inzwischen mit einer Kombination aus Echtzeit- und Archivbildern der Patienten. Sie erhalten eine größere Kontrolle über den chirurgischen Eingriff, Rückmeldung in Echtzeit über den Erfolg des Eingriffs und weniger Gewebetraumata sowie Störungen während des Zugriffs auf die anatomische Struktur. Verfahren wie CT, MRT und PET wurden für die Behandlung von Hirntumoren entwickelt, die nun um zusätzliche bildgebende Verfahren und Behandlungsmöglichkeiten erweitert wurden. Hochauflösende 3D-Bilder und die Möglichkeit der Überlagerung verschiedener Bildtypen öffnen die Tür für neue bildgestützte minimalinvasive chirurgische Eingriffe, die zudem hochpräzise sind.

Auch das Gesundheitssystem, das bisher nicht vernetzt ist, soll künftig immer miteinander verbunden sein und große Datenmengen sicher, zuverlässig und in Echtzeit übertragen. Der Datenaustausch erfolgt dann nicht nur in jedem Teilsystem der medizinischen Bildgebung, sondern in einem größeren Versorgungssystem. Nicht-interoperable Systeme werden durch IoT-Systeme für das Gesundheitswesen ersetzt, die Daten austauschen, analysieren, diagnostizieren und schließlich auf Basis der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) eine Behandlung verordnen können. Die Anforderungen dieses Systemtyps entsprechen denen eines eigenständigen medizinischen Bildgebungssystems. Hinsichtlich Leistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit müssen sie sich jedoch auf das gesamte Gesundheitssystem des Internets der Dinge (IoT) ausweiten.

Ein medizinisches Bildgebungsgerät zu entwickeln ist eine komplexe Aufgabe und die Entwicklungszyklen reichen zwischen vier bis sechs Jahre. Selbst beim Einsatz aktueller Technik stoßen Geräteentwickler oft genug auf Probleme. Dabei geht es oft darum, wie sich die Produktanforderungen hinsichtlich Konnektivität umsetzen lassen. Zu den größten technischen Herausforderungen zählt die Leistung der Systeme, die 4K-Ultra-HD-Bilder und Videos mit über 40 GBit/s übertragen müssen, sowie deren Zuverlässigkeit gerade in der minimalinvasiven Chirurgie. Auch die Interoperabilität, also die Fähigkeit zur nahtlosen Kommunikation mit anderen medizinischen Geräten, sowie die Sicherheit hinsichtlich der Einhaltung strikter gesetzlicher Bestimmungen und die Skalierbarkeit auch innerhalb des IIoTs im Gesundheitswesen sind von entscheidender Bedeutung. Zusätzliche Probleme bei der medizinischen Bildgebung verursachen die Einhaltung der Produktdesign-Lebenszyklen und des Budgets sowie die langfristige Minimierung der Betriebskosten.

DDS als Beispiel für datenzentrische Technik

Mit einem kommerziellen (COTS) datenzentrischen Konnektivitäts-Framework lässt sich Software in die Bildgebungsgeräte integrieren und Daten mit anderen Systemen des IoT im Gesundheitswesen austauschen. In einer datenzentrierten Architektur sind die Schnittstelle zwischen Systemen oder Subsystemen die Daten selbst. Es gibt keine künstlichen Wrapper oder Blocker für die Schnittstelle, also keine Nachrichten. In solchen Systemen versteht die zugrundeliegende Infrastruktur diese Daten und entkoppelt so die Anwendungen von den Daten. So entfällt ein Großteil der Komplexität bei der Entwicklung der Anwendungen. Datenzentrische Systeme verwalten die Daten und stellen Regeln für den Datenaustausch zwischen den Anwendungen bereit.

Beispiel für eine datenzentrische Technik ist der Data-Distribution-Service-Standard (DDS) als offener, herstellerunabhängiger und datenzentrischer Konnektivitätsstandard. Er basiert auf einem Datenbus, einem gemeinsamen globalen Datenraum, der effizient Millionen von Nachrichten pro Sekunde an viele Empfänger gleichzeitig liefern kann. Zugleich bietet er eine detaillierte QoS-Kontrolle (Quality of Service), Multicast, konfigurierbare Zuverlässigkeit und umfassende Redundanz. DDS ermöglicht als einzige Technik die erforderliche Flexibilität, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit, um komplexe Echtzeitanwendungen zu erstellen, die sich damit ideal für die medizinische Bildgebung eignen.

Die datenzentrische DDS-basierte Architektur ist in der Lage, vernetzte medizinischen Bildgebung zu stemmen. Zudem erbringt die Architektur die erforderliche Leistung, da DDS von Grund auf für die Echtzeitsteuerung von cyber-physischen Systemen über ein Netzwerk konstruiert wurde. Spezielle Funktionen wie Shared Memory, QoS, Flat Data und Datenfilterung ermöglichen es, die Latenz- und Durchsatzanforderungen der anspruchsvollen Bildgebungs-Anwendungen zu erfüllen. DDS erlaubt redundante Pfade und im Design gibt es keinen Single Point of Failure. Zudem bietet DDS syntaktische Interoperabilität für ein gemeinsames Kommunikationsprotokoll – eine Grundlage für die IIoT-Integration im Gesundheitswesen. Auch eine Trusted-Security-Architektur im Rahmen einer fein abgestuften Sicherheit bis hinunter auf die Datenebene enthält der DDS-Standard. Schließlich bieten DDS-basierte Systeme eine nahezu lineare Skalierbarkeit, eine automatische Erkennung mit Plug-and-Play-Funktion und die Verbindung mit anderen Technologien über den Routing-Service.

Was eine datenzentrische Systemarchitektur bietet

Um sowohl in der interventionellen als auch in der diagnostischen Radiologie technische Entwicklungen voranzutreiben, müssen medizinische Bildgebungssysteme und ihre nachfolgenden Subsysteme interoperabel sein und verschiedene Daten in Echtzeit zuverlässig und sicher übertragen. Mithilfe einer datenzentrischen Systemarchitektur, die auf einer Standard-Konnektivitätstechnologie wie dem Data Distribution Service basiert, können Teams aus Forschung und Entwicklung selbst strenge Designanforderungen erfüllen, ohne eine eigene proprietäre Konnektivitätslösung von Grund auf erstellen zu müssen.

Kommerzielle DDS-Angebote wie RTI Connext DDS bieten hierfür den größten Nutzen, da sie ein medizintaugliches DDS-Angebot bereitstellen. So können sich Hersteller auf die Implementierung der modernen Produktfunktionen konzentrieren und die Konnektivität den Experten überlassen. Das verkürzt nachweislich die Entwicklungszeit und beschleunigt die Markteinführung.

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* David Niewolny ist Director Healthcare Market bei Real-Time Innovations (RTI). Reiner Duwe ist Sales Manager EMEA bei RTI.

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