Wirbelstürme und Nasenatmung
Mario Rüttgers wendet Data Science-Methoden an, um zu zeigen, welche kleinen Wirbelstürme beim Einatmen in der Nase toben. Mit diesen Erkenntnissen will er helfen, künftige Nasen-OPs erfolgreicher zu machen – und Patienten das Atmen zu erleichtern.
In Mario Rüttgers Arbeitszimmer in der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule (RWTH) Aachen hängt eine medizinische Abbildung der menschlichen Nase mitsamt ihren lateinischen Bezeichnungen: cavum nasi, conchae nasales, septum nasi – eher ungewöhnlich, dass ein Ingenieur sich diese medizinischen Fachbegriffe aneignen muss. Das Forschungsinteresse des Doktoranden, der zum ersten Jahrgang von Promovierenden an der HDS-LEE, der Helmholtz School for Data Science in Life, Earth and Energy, gehört, gilt tatsächlich nicht der Anatomie, sondern in erster Linie der Strömungsmechanik – verbunden mit Methoden der künstlichen Intelligenz. Beides führte ihn zu einem Promotionsobjekt, für das Luftströmungen von großer Bedeutung sind: zur Nase.
Mit der Strömungslehre in Berührung gekommen ist Rüttgers während seines BA-Maschinenbau-Studiums an der RWTH Aachen, als er sich mit der Simulation von Gießprozessen beschäftigte: Am Computer lässt sich nämlich vorab berechnen, wie eine Masse in eine Gussform fließt. Sein Interesse war geweckt: „Ich fand es einfach schon damals sehr faszinierend, am Computer simulieren zu können, wie sich die Dinge in der Realität verhalten.“
Koreanische Taifune als riesige Studienobjekte
Die Verbindung zwischen Strömungslehre und den Methoden der künstlichen Intelligenz ist dann, wie Rüttgers sagt, über einen „kleinen Umweg“ zustande gekommen: Ein Studienaufenthalt führte ihn nach Südkorea – der Liebe wegen, denn seine damalige Freundin und jetzige Frau ist Südkoreanerin. Ein Stipendium der südkoreanischen Regierung ebnete dem Maschinenbau-Absolventen mit der fernöstlich anmutenden Gelassenheit den Weg: Drei Semester Sprachkurs ermöglichten ihm die Bewältigung des neuen koreanischen Alltags, während das anschließende Masterstudium an der Technisch-Naturwissenschaftlichen Universität Pohang ihn an die Methoden der Datenwissenschaft heranführte.
Die Fragestellung, mit der Mario Rüttgers sich in der Ferne beschäftigte, hat für die Küstenregion um Pohang große Relevanz: Wie bewegen sich Taifune und wie lässt sich deren Stärke vorhersagen? Die Küsten der koreanischen Halbinsel, die am sogenannten Ostmeer liegen, sind ebenso wie die der Nachbarstaaten China, Taiwan und Japan stark von diesen pazifischen Wirbelstürmen betroffen, die aufgrund der globalen Erwärmung immer größer und zerstörerischer werden.
Rüttgers Aufgabe am Flow Physics and Engineering Laboratory (FPE) der Universität Pohang war, einen Algorithmus zu schreiben, der von Satellitendaten ebenso lernt wie von Daten aus Strömungssimulationen und dabei Parameter wie die Meeresoberflächentemperatur, den Luftdruck und die Windgeschwindigkeit berücksichtigt. Aktuelle Vorhersagen werden bislang mithilfe von Simulationen erstellt, die eine enorme Menge an Rechenzeit verbrauchen und teure Hardware benötigen. Für Methoden der künstlichen Intelligenz bedarf es dagegen nur eines einmaligen hohen Lernaufwandes; die darauf beruhenden Simulationen lassen sich dann kostengünstig und in Echtzeit erstellen – und das auch ohne Supercomputer. Vor allem die große Vorhersagegeschwindigkeit, die der neue Algorithmus ermöglicht, ist von Vorteil, um rechtzeitig Warnungen auszusprechen und somit Leben retten zu können.
Im Februar 2019 kehrte Mario Rüttgers mit seiner Frau und der in Südkorea geborenen Tochter nach Deutschland zurück. Mit im Gepäck: der Master-Abschluss und viele Kenntnisse über Methoden der künstlichen Intelligenz. Am Aerodynamischen Institut der RWTH Aachen konnte er damit im heimatlichen Umfeld ein neues Forschungsterrain in der sogenannten Bio-Fluid-Mechanik betreten: Sie bezieht sich auf Strömungen in künstlichen Organen und Implantaten, etwa künstlichen Herzklappenprothesen oder Blutpumpen, sowie auf Strömungen im menschlichen Körper allgemein, wie sie z.B. in den Atemwegen auftreten.
Strömungssimulationen für ein sehr kleines Gebiet
Die Strömungssimulationen, die dank Mario Rüttgers Einsatz nicht die Weiten des koreanischen Ostmeeres, sondern ein wesentlich kleineres Areal, die menschliche Nase, betreffen, sollen helfen, ein häufiges Beschwerdebild der HNO-Heilkunde besser in den Griff zu bekommen: Verengungen und Verkrümmungen im Nasenraum wirken sich bei vielen Menschen hinderlich auf die Atmung aus. In schweren Fällen soll ein operativer Eingriff den betroffenen Patienten Erleichterung verschaffen. Studien zeigten jedoch, dass sich die Situation in vielen Fällen nach einer Operation nicht wesentlich verbessert oder andere gesundheitliche Probleme dadurch entstehen. Der Grund: Bislang dienen den Ärzten hauptsächlich Computertomographie-Bilder als Anhaltspunkte für operative Veränderungen im Nasenraum.
Hilfreiche Simulationen für Nasenoperationen: Wieviel Kraft muss der Patient zum Atmen aufwenden – vor und nach der Operation? Wie viel Reibung verursacht die Atemluft auf der Nasenschleimhaut?
Das Forschungsziel, an dem Mario Rüttgers mit seinem KI-Know-how mitwirkt: Mittels einer differenzierten Strömungssimulation Ärzte bei ihrer Diagnose unterstützen und, falls eine Operation in Erwägung gezogen wird, Hinweise für einen erfolgreichen operativen Einsatz liefern. Am Computer soll für sie später einfach zu erkennen sein, welche Auswirkungen eine Operation auf die Atmung haben kann.
In der Simulation werden verschiedene physikalische Parameter berechnet, zum Beispiel der Druck, mit dem Luft in die Nase einströmt: Wieviel Kraft muss der Patient zum Atmen aufwenden – vor und nach der Operation? Auch die Reibung, die die Atemluft auf der Nasenschleimhaut verursacht, wird berücksichtigt: Sie kann sich erhöhen, wenn der Patient nach einer Operation leichter einatmen kann. Dies kann jedoch auf Dauer auch Entzündungen hervorrufen – ein unerwünschter Nebeneffekt einer vermeintlich erfolgreich verlaufenen Operation. Ebenfalls entscheidend beim Atem-Vorgang: Die Luft muss hinreichend erwärmt werden, damit sie in der Lunge nicht zu kalt ankommt und Entzündungen und Infekte begünstigt. Daher muss sie bestimmte „Umwege“ nehmen: Sie zirkuliert in den sogenannten Nasenmuscheln, wird im Kontakt mit der Nasenschleimhaut wärmer und strömt dann weiter in die Lunge. Sind diese Wege nach einer Operation so nicht mehr vorhanden, können längerfristig Gesundheitsprobleme entstehen.
Mit künstlicher Intelligenz Operationen besser planen
Rüttgers Aufgabe ist, mit Hilfe von KI-Methoden eine automatische „Datenpipeline“ zu bauen. In dieser Pipeline werden zum Beispiel automatisch aus CT-Bildern Pathologien erkannt und lokalisiert, oder die Oberfläche der Atemwege extrahiert und für die Simulation vorbereitet. Wie bei einer großen Taifun-Simulation wird das Areal des Naseninnenraums dann in Milliarden kleine Elemente unterteilt, für die sich anschließend die verschiedenen Parameter wie Druck, Reibung oder Temperatur berechnen lassen. Damit am Ende der komplexen Rechenoperationen ein Ergebnis erscheint, müssen verschiedene KI-Elemente zusammenwirken, wofür viel Rechenleistung nötig ist: Neben seiner Stelle an der RWTH ist Rüttgers daher auch am Jülich Supercomputing Centre (JSC) beschäftigt. Dort hat er Zugriff auf die Hardware, die er für seine Berechnungen nutzen kann. Mithilfe von Rüttgers Datenpipeline lassen sich die Simulationen nicht nur kostengünstiger, sondern auch schneller erstellen – und werden so einsatztauglich für den klinischen Alltag. Auf Rüttgers KI-Grundlage aufbauend, entwickeln die weiteren Mitglieder des Forschungsprojekts dann die Software für virtuelle Operationen und die entsprechende Visualisierung, damit Ärzte gut mit dem neuen digitalen Werkzeug umgehen können.
Komplikationen bei einer Operation lassen sich so für jede Region des Nasenraums besser abschätzen, operative Ansätze vorab überprüfen. Und das komplett nicht invasiv.
„Der Mehrwert unserer Methode liegt darin, dass man eine Operation erst einmal am Rechner simuliert und dann schaut, was sie für Auswirkungen haben kann“, erklärt Rüttgers. Komplikationen lassen sich so für jede Region des Nasenraums besser abschätzen und ein anderer operativer Ansatz kann auf dieselbe Weise vorab überprüft werden. Chirurgen erhalten damit eine genaue Handlungsempfehlung – „und das komplett nicht-invasiv“, betont Rüttgers. Für die Patienten würde die Anwendung einer solchen Methode eine große Erleichterung, für die Operateure mehr Sicherheit und für das Gesundheitssystem letztlich Kosteneinsparung durch effizientere Behandlungen bedeuten.
Mit dieser Verbindung von Künstlicher Intelligenz und biomedizinischer Forschung passt Rüttgers mit seinem Projekt sehr gut in die „Life Science“-Sparte der HDS-LEE. „An der HDS-LEE profitiere ich als assoziierter Doktorand vor allem vom Ausbildungsangebot: den Soft-Skills-Kursen und natürlich den Vernetzungsmöglichkeiten. Der Austausch mit anderen Personen, die in ihrer Forschung ähnliche Probleme oder Herausforderungen haben, ist sehr wertvoll.“ Neben den Biowissenschaften und der Medizin beschäftigen sich die Promovierenden der HDS-LEE mit Energiesystemen und Materialien oder auch mit Geowissenschaften – ein breites Anwendungsspektrum datenwissenschaftlicher Methoden, die zum Ziel haben, komplexe Systeme besser zu verstehen. Systeme, die vom ganz Großen bis zum sehr Kleinen reichen. Auch daher ist Rüttgers hier an der richtigen Stelle: mit seinem ganz spezifischen Forschungswerdegang – vom Wirbelsturm bis zur Nasenatmung.
Autorin: Constanze Fröhlich
Wer an dem Projekt interessiert ist und daran mitarbeiten bzw. es unterstützen möchte, etwa mit der Bereitstellung von CT-Bildern und einer gemeinschaftlichen Verfassung von Publikationen, kann sich an Mario Rüttgers wenden: m.ruettgers@fz-juelich.de.
