Sektionstage Frühjahr 2025 der Deutschen Gesellschaft für Neurochirurgie

Prof. Dr. med.

Univ.-Prof. Dr. med.

PD Dr. med.

Spine Surgery Training considering Employment and societal changes – Results of an Online Survey among German speaking Surgeons

Freie Themen

SW05

AR/VR/MR/KI

SW04

In Germany, training in spine surgery is part of two different residency programs; Neuro- and orthopedic/ trauma surgery. This study was conducted to evaluate the respondents' subjective perception of their own training in this field regardless of specialty, and to identify possible demand for improvement.The online survey of 58 questions taken by trainees and specialists after being invited via the German Spine Society newsletter and social media, inquired involvement in spine surgery, certifications, personal and departmental surgical and technical circumstances, perception of training, experience and capabilities, scientific engagement and impact on personal life. Standard statistical methods were applied.281 Respondents took the survey; 276 properly completed surveys were included in final analysis. Most contributions originated from Germany, Switzerland and Austria. Male surgeons accounted for 65% of responses. 58% were orthopedic/ trauma surgeons. 35% of responses were from residents, 45% in their 6thyear of training. Overall, 58% reported more than 50% of their practice being in spine surgery. 60% of participants had no personal spine certification. 42% worked at a spine certified facility. Most Facilities had modern surgical equipment including microsurgery, navigation and 3D imaging. Deformity surgery, lateral approaches and neuromodulation were less common among centers. 54.5% found their training adequate, 32.5% inadequate and 13% were uncertain. The average rating of spine surgery training was 3.4/5 stars. In detail 71% reported sufficient operating room (OR) time as assisting surgeon, 53% as main surgeon. 70% blamed high workload for lack of mentoring. Online lectures and videos seem to play an important role in self-education. However, mentoring in the OR remained the major education source. Scientific engagement appears of moderate relevance, only 25% of respondents were actively involved in projects. Only 29% thought spine surgery and family are compatible. 23% abandoned spine surgery due to training conditions.With changing work and societal requirements in addition to increasing patient numbers and staff shortages, training in spine surgery is no doubt becoming more challenging. Training appears heterogenous among German speaking surgeons in this field, regardless of specialty. Despite technical advancements and contactless means of education, there is no substitute for personal OR mentoring.

Sektion Wirbelsäule:

Abstractvortrag

Preoperative Automated Screw Planning in Lumbar and Thoracic Spine Surgery: Three-year single center experience and correlation analysis

Automated pedicle screw planning in spine surgery has been available for a few years with intent to facilitate and accelerate preoperative planning in instrumentation cases. Here we analyze the deviation between automated and actual implant sizes.In a single center analysis, all thoracic and lumbar spine instrumentation cases with preoperative automatic screw planning were reviewed from 1/2021 – 1/2024. Automated planning (widely established navigation software) without manual correction was compared to actual implants used by the surgeon. Automated and manual planning were performed by one of two experienced surgeons also performing the surgery. Standard statistical methods were applied.Out of a total 988 spine surgeries during the study period, 103 thoracic and lumbar instrumentation surgeries including 296 segments were performed. 89.3% were elective cases. Degenerative, infection, tumor and trauma cases were almost equally distributed. 72.8% were performed in percutaneous technique, 17.5% with Carbon-PEEK implants. Preoperative automated screw planning (ASP) was performed for all cases with a total 694 pedicle screws. Notably, ASP suggested different sizes in the same vertebra in up to 30%, in these cases the longer ASP was included in statistics. Average screw diameter was 5,25 mm for ASP compared to 5.98 mm actual implant size (AIS). Average length was 46.5 compared to 46.9 mm respectively. Pearson and Eta correlation analysis revealed a strong positive correlation and relationship between ASP and AIS with r=0.743 and η=0.752. A significant linear relationship between groups was found (p<0.001, F=199.247).Automated screw planning offers realistic screw dimensions; however, margins seem conservatively calculated, especially regarding screw diameter. Asymmetric screw proposals for the same vertebra rarely match surgical reality and experience.

Künstliche Intelligenz bei der Risikovorhersage und Diagnose von Wirbelfrakturen: Eine systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse

Mit der zunehmenden Häufigkeit von Wirbelfrakturen sind eine genaue Diagnose und Prognose unerlässlich. Diese Studie bewertet die Wirksamkeit von KI bei der Diagnose und Vorhersage von Wirbelfrakturen durch eine systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse.Eine umfassende Suche in den wichtigsten Datenbanken identifizierte Studien, die KI für die Diagnose oder Prognose von Wirbelfrakturen einsetzten. Von anfänglich 14.161 identifizierten Studien wurden 79 eingeschlossen, wobei 40 in die Metaanalyse aufgenommen wurden. Diagnostische Modelle wurden nach Pathologie stratifiziert: nicht-pathologische Wirbelfrakturen, osteoporotische Wirbelfrakturen und Wirbelkompressionsfrakturen. Das primäre Ergebnismaß war die AUROC.KI zeigte eine hohe Genauigkeit bei der Diagnose und Vorhersage von Wirbelfrakturen: prädiktive AUROC=0,82, osteoporotische Wirbelfrakturdiagnose AUROC=0,92, nicht-pathologische Wirbelfrakturdiagnose AUROC=0,85 und Wirbelkompressionsfrakturdiagnose AUROC=0,87, alle signifikant (p<0,001). Traditionelle Modelle erzielten die höchste mittlere AUROC (0,90) für die Frakturvorhersage, während Deep-Learning-Modelle bei der Diagnose aller Frakturtypen überragten. Eine hohe Heterogenität (I² > 99 %, p<0,001) deutete auf signifikante Variationen im Modellentwurf und in der Leistung hin.KI-Technologien zeigen großes Potenzial, die Diagnose und Prognose von Wirbelfrakturen mit hoher Genauigkeit zu verbessern. Die beobachtete Heterogenität und Verzerrungen in den Studien erfordern jedoch weitere Forschung. Zukünftige Anstrengungen sollten sich auf die Standardisierung von KI-Modellen und deren Validierung anhand diverser Datensätze konzentrieren, um die klinische Anwendbarkeit sicherzustellen.

Pilot Study: AI-Assisted Deep Analysis of Cervical Spinal Stenosis – Integrating Deep Learning and Radiomics to Enhance Diagnostic Precision

The prevalence of degenerative spinal disorders, notably cervical spinal stenosis leading to cervical spondylotic myelopathy (CSM), is rising among the elderly worldwide. Neurosurgeons face the challenging task of correlating intricate MRI findings with patient symptoms and conveying the necessity of surgery, which can be complex. We introduce preliminary results from our development of an AI-based tool designed to accurately identify cervical stenosis in MRI scans, perform volumetric analysis, and calculate comprehensive metrics to enhance disease understanding and validation.Our approach involves a multi-step workflow enabling rapid end-to-end analysis. It begins by automatically identifying stenosis localization on axial T2 sequences. This is followed by automatic segmentation of the spine and vertebrae, and the computation of compression metrics using the Spinal Cord Toolbox. The segmentations and localization data facilitate the calculation of extensive measures based on radiomics. We correlated these measures, including morphological metrics and radiomics-based volumetric measures, with the Japanese Orthopaedic Association (JOA) pre-operative score using Pearson correlation.Our dataset includes 42 subjects. The nnU-Net-based stenosis detection algorithm achieved an accurate prediction in 77.8% of our test cases, with an absolute mean Euclidean distance of 1.834 ± 1.209 mm, within a 5 mm tolerance. We assessed all five morphological measures and 107 radiomics features against the JOA pre-op score. After applying Bonferroni correction, reducing the significance level to 0.00045, we identified a significant correlation (p=0.0001) with one radiomics feature.Our AI-based method for detecting cervical stenosis shows promise in accurately identifying the condition and extracting relevant features, with significant potential to improve clinical decision-making. Although the model performs well, we aim to expand our dataset, enhance segmentation quality, and refine the system to increase clinical applicability.

Prof. Dr.

Kooperatives duales Robotersystem Minaro: Eine Usability-Studie zur Roboter-unterstützten (Hemi-)Laminektomie

Die Robotik gewinnt in der Wirbelsäulen-Chirurgie zunehmend an Bedeutung, wird jedoch bislang nur von einer Minderheit der Wirbelsäulenzentren eingesetzt. Eine weit verbreitete Sorge ist der potenzielle Verlust der Kontrolle an die Robotertechnik. Viele bestehende kommerzielle Roboterlösungen verwenden große Roboterarme, die viel Platz einnehmen und Sicherheitsrisiken bei Kontakt mit Patienten oder dem OP-Personal mit sich bringen. Um diese Einschränkungen umzugehen, entwickelten ein modulares kooperatives duales Robotersystem (DRS) bestehend aus einem ultraleichten Trägerroboter für die grobe Voreinstellung und kleinen, hochdynamischen, anwendungsspezifischen und austauschbaren Werkzeugrobotern.Eine formative Usability-Studie mit N = 10 Neurochirurg:innen wurde durchgeführt, um die Bedienbarkeit des neuartigen kooperativen Roboters am Beispiel einer lumbalen (Hemi-)Laminektomie zu bewerten. Die Teilnehmer führten drei Experimente mit dem Robotersystem durch: Voreinstellung mit dem Trägerroboter und Fräsen am Blockphantom sowie am Wirbelsäulenmodell.Alle Neurochirurg:innen konnten mit dem Robotersystem eine simulierte Hemilaminektomie an einem Wirbelsäulenphantom durchführen. Im Durchschnitt bewerteten sie die Bedienbarkeit des ersten Prototyps bereits als gut bis ausgezeichnet (System Usability Score über 75 %). Acht von zehn Teilnehmer:innen bevorzugten das robotergestützte Fräsen gegenüber dem manuellen Fräsen. Für die Voreinstellung zeigte die entwickelte haptische Führung eine signifikant höhere Effektivität und Effizienz im Vergleich zur visuellen Navigation.Das innovative duale Robotersystem hat das Potenzial, die Sicherheit, Effektivität und Effizienz im Operationssaal dank der synergetischen Hands-on-Steuerung und des ultraleichten Designs des Trägerroboters zu erhöhen. Das modulare Design ermöglicht eine einfache Anpassung an verschiedene chirurgische Verfahren. Dennoch sind Verbesserungen in der Ergonomie des Werkzeugroboters und der Komplexität der virtuellen Vorrichtungen erforderlich.

 Deep-learning basierte automatische Schraubenplanung in der gesamten Wirbelsäule

Die flächendeckende Einführung der spinalen Neuronavigation konnte signifikant operative Ergebnisse verbessern, sowie perioperative Komplikationen reduzieren. Die manuelle Schraubenplanung bleibt jedoch ein zeitaufwändiger Aspekt dieser Operation. Einige Atlas-basierte Planungsalgorithmen wurden für die lumbale Wirbelsäule entwickelt, jedoch unterlagen diese bis dato der manuellen Planung durch den Operateur. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines deep-learning basierten vollautomatischen Schraubenplanungsalgorithmus für die gesamte Wirbelsäule.Auf Basis eines nnUnet V2 wurde ein neurales Netzwerk auf Daten von 574 Patienten (2257 Schrauben), die in unserem Zentrum operiert wurden, trainiert. 59 Patienten (438 Schrauben) wurden zufällig als In-Domain-Validierungssatz ausgewählt. Die automatisch geplanten Schrauben wurden klinisch bewertet und i mit manuell geplanten Schraube verglichen. Zusätzlich schlossen wir CT-Scans von Patienten mit schwerer Skoliose (n=232 Schrauben) ein, um die Leistung des Modells auf neuen Daten zu bewerten. Mittels ANOVA und t-tests wurden die Resultate statistisch verglichen, wobeiDie automatische Planung erreichte in der überwiegenden Mehrzahl klinisch einwandfreie Schrauben. In der HWS plante das Modell 28 Schrauben in WK mit untypischer Anatomie (C1, C2, C7) und 102 Massaschrauben (C3-C6). 126 (97%) zervikale Schrauben waren klinisch akzeptabel, wobei vier Schrauben (3%) geringfügige Korrekturen erforderten. In der BWS waren 123/131 Schrauben klinisch einwandfrei (Heary A & B). Acht Schrauben (6%) brachen den Pedikel medial und erforderten eine manuelle Korrektur. In der Lendenwirbelsäule durchbrach lediglich eine Schraube den Pedikel lateral um mehr als 2 mm und wurde Gertzbein / Robbins C bewertet, während die verbleibenden 175/176 (99,4%) Schrauben mit A oder B bewertet wurden. In den eingeschlossenen Fällen schwerer Skoliose waren 222/232 (96%) der Schrauben klinisch akzeptabel, 8 Schrauben (4%) erforderten Korrektur. Die euklidischen Abstände zwischen automatisch und manuell geplanten Schrauben waren geringer als zwischen zwei Chirurgen (p>0,05)In silico geplante Schrauben waren manuell geplanten Schrauben nicht unterlegen. Weniger als drei Prozent der Schrauben in regulären Fällen und weniger als vier Prozent in Fällen schwerer Skoliose erforderten eine manuelle Korrektur. Unser Ansatz eine verlässliche automatisierte Schraubenplanung, welche Chirurgen intraoperativ unterstützen kann.

Deep-learning basierte automatische Schraubenplanung in der gesamten Wirbelsäule

Dr. med.

Minimal-invasive Schrauben-Stab-Stabilisierung der Halswirbelsäule - eine retrospektive multizentrische Studie

Die minimal-invasive dorsale Schrauben-Stab-Stabilisierung ist an der Brustwirbelsäule seit vielen Jahren etabliert. Für die Halswirbelsäule steht erst seit kurzem ein System zur vollständig minimal-invasiven Implantation von Pedikelschrauben und Stäben zur Verfügung. Nach der Veröffentlichung von monozentrischen Fallserien, die vielversprechende Daten zur Sicherheit und Genauigkeit zeigten, beschreiben wir nun eine multizentrische Kohorte mit der bisher größten Fallzahl.Von Januar 2022 bis April 2024 erfolgten an drei Universitätskliniken bei 46 Patienten (41,3 % weiblich, Alter 60,7±17,4 Jahre, BMI 27,0±6,6 kg/m2) zervikale minimal-invasive Schrauben-Stab-Stabilisierungen unter Verwendung der intraoperativen 3D-Navigation. Die Diagnosen waren degenerative Erkrankungen (21 Patienten), Tumore (13 Patienten), Traumata (8 Patienten) und Infektionen (4 Patienten). Die Genauigkeit der Schraubenlage wurde nach der Bredow-Klassifikation bewertet und für Bredow 1 und 2 als akzeptabel eingestuft.In 89,7 % (208 von 232 Schrauben) wurde eine akzeptable Lage erreicht. Die übrigen Schrauben wurden gemäß Bredow 3 (7,8 %), Bredow 4 (1,7 %) und Bredow 5 (0,9 %) eingestuft. Bei C3-C6 wurde eine akzeptable Schraubenlage im Vergleich zu den anderen Wirbelkörpern seltener erreicht (86,0 % versus 95,4 %, p=0,0297) (Abb. 1). Eine fehlplatzierte Schraube wurde intraoperativ neu platziert, eine weitere Schraube ersatzlos entfernt; letzterer Patient hatte postoperativ Gleichgewichts- und Koordinationseinschränkungen. Ein weiterer Patient wies eine transiente leichtgradige C5-Lähmung auf mit Restitutio ad integrum nach 6 Wochen. In den übrigen Fällen zeigten sich keine neuen postoperativen Defizite. Eine intraoperative Konversion zu einer offenen Schraubenimplantationstechnik war in keinem Fall notwendig. Zu den Komplikationen, die nicht direkt auf die Operationstechnik zurückzuführen waren, gehörten ein Patient, der am 7. postoperativen Tag an einer Lungenembolie verstarb, und ein weiterer Patient, der eine Sepsis, ein Nierenversagen und eine Endokarditis erlitt.Diese retrospektive Multicenterstudie legt nahe, dass die minimal-invasive Schrauben-Stab-Stabilisierung mit intraoperativer 3D-Navigation auch an der Halswirbelsäule mit angemessener Genauigkeit und Sicherheit angewendet werden kann. Ein multizentrische RCT steht kurz vor dem Start und wird weitere Erkenntnisse über die Vorteile, Risiken und Limitationen dieser Technik liefern.

WS 3
AR/VR/MR/AI

Termin

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Programm

WS 3AR/VR/MR/AI

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