Entwicklung eines Konzepts für die navigationsgestützte periphere
Venenpunktion

Miller, Maximilian; Habenicht, Christoph; Utkuel, Ilayda; Parhofer, Christoph; Lüth, Tim, C.

doi:10.17185/duepublico/84941

Proceedings contributionCC BY-NC-ND 4.0Wed Feb 18 2026Published

Entwicklung eines Konzepts für die navigationsgestützte periphere Venenpunktion

Miller, Maximilian ; Habenicht, Christoph ; Utkuel, Ilayda ; Parhofer, Christoph ; Lüth, Tim C.

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Die periphere Venenpunktion ist in der Notfallversorgung ein Routineeingriff, bleibt jedoch trotz hoher Fallzahlen fehleranfällig. Mehrfache Punktionsversuche erhöhen das Risiko mechanischer und infektiöser Komplikationen und wirken sich negativ auf die Zufriedenheit der Patienten aus. In diesem Paper wird ein Konzept für ein handgehaltenes, navigationsgestütztes Assistenzsystem vorgestellt, das den Anwender sowohl bei der Venenlokalisierung als auch während des Punktionsprozesses unterstützt. Grundlage sind die Venenmantel-Koordinaten sowie die Pose der Punktionsnadel (Position und Orientierung), die optisch erfasst und anschließend zur Generierung von Navigationshinweisen fusioniert werden. Für die Venenerkennung werden zwei Strategien untersucht: ein NIR-basierter Ansatz mit Echtzeit-Bildverarbeitung und Tiefenbestimmung über ein phantomkalibriertes Absorptionsmodell sowie ein datengetriebener ML-Ansatz. Für die Nadelerkennung ist ein markerloses, echtzeitfähiges Stereo-Tracking vorgesehen. Die Implementierung und experimentelle Evaluation des Gesamtsystems sind Gegenstand weiterer Arbeiten.

Peripheral venipuncture is a routine procedure in emergency care, but remains error-prone despite high case numbers. Multiple puncture attempts increase the risk of mechanical and infectious complications and negatively affect patient satisfaction. This paper presents a concept for a handheld, navigation-guided assistance system that supports the user both in vein localization and during the puncture process. The basis is formed by the vein wall coordinates and the pose of the puncture needle (position and orientation), which are acquired optically and subsequently fused to generate navigation cues. For vein detection, two strategies are investigated: an NIR-based approach with real-time image processing and depth estimation via a phantom-calibrated absorption model, as well as a data-driven ML approach. For needle detection, a markerless, real-time stereo tracking method is intended. The implementation and experimental evaluation of the overall system are the subject of future work.