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Time-of-Flight-Kameratechnologie für die Navigierte Viszeralchirurgie

Die neuartige Time-of-Flight-, kurz ToF-, Kameratechnologie eröffnet aufgrund der Möglichkeit zur berührungslosen, dichten und schnellen 3D-Oberflächenvermessung völlig neue Perspektiven für die computerassistierte Chirurgie. Durch Kombination von hochaufgelösten 2D-Farbbildern und korrespondierenden 3D-Distanzdaten der Szene ergibt sich eine neue intraoperative Datenlage mit immensem Potential. Im Rahmen dieses Projektes sollen (1) erstmalig grundlegende Forschungsarbeiten für den Einsatz der ToF-Technologie in der offenen und laparoskopischen Chirurgie durchgeführt werden sowie (2) die Machbarkeit ToF-gestützter Chirurgie sowohl mit normalen Kamerasystemen, als auch mit neuartigen 3D-ToF-Endoskopen anhand einer konkreten medizinischen Fragestellung - der Leberresektion - demonstriert werden.

Die Resektion ist eine der primären Behandlungsformen von Lebertumoren. Da eine akkurate Schnittführung entscheidend für den Erfolg der Therapie ist, wird die Planung des Eingriffs zunehmend computergestützt durchgeführt, jedoch mangelt es noch an einer zuverlässigen Umsetzung des geplanten Schnittes. Für eine optimale Orientierung des Chirurgen während der Operation soll in diesem Projekt ein Konzept zur sicheren Übertragung einer präoperativen Planung auf den Patienten mittels ToF-Daten entwickelt werden. Dazu soll ein aus Planungsbildern generiertes Modell der Leber kontinuierlich an intraoperativ akquirierte Oberflächendaten angepasst werden, so dass Deformationen sowie Topologieveränderungen der Leber nicht nur erkannt, sondern erstmalig auch intraoperativ kompensiert werden können.

Projektleitung:
Dr. Lena Maier-Hein, Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger

Beteiligte:
Dr.-Ing. Sven Haase, Thomas Kilgus, Anja Groch

Stichwörter:
Mustererkennung; Time-of-Flight; Leberresektion

Laufzeit: 1.2.2011 - 1.2.2015

Förderer:
Deutsche Forschungsgemeinschaft

Kontakt:
Haase, Sven
E-Mail: sven.haase@cs.fau.de
Publikationen
Wasza, Jakob ; Bauer, Sebastian ; Haase, Sven ; Schmid, Moritz ; Reichert, Sebastian ; Hornegger, Joachim: RITK: The Range Imaging Toolkit - A Framework for 3-D Range Image Stream Processing. In: Eisert, Peter ; Hornegger, Joachim ; Polthier, Konrad (Hrsg.) : VMV 2011: Vision, Modeling & Visualization (VMV 2011: Vision, Modeling & Visualization Berlin, Germany 04.10.2011). 2011, S. 57-64. - ISBN 978-3-905673-85-2
[doi>10.2312/PE/VMV/VMV11/057-064]
Groch, Anja ; Haase, Sven ; Wagner, Martin: Optimierte endoskopische Time-of-Flight Oberflächenrekonstruktion durch Integration eines Struktur-durch-Bewegung Ansatzes. In: Tolxdorff, Thomas ; Deserno, Thomas Martin (Hrsg.) : Bildverarbeitung für die Medizin (Bildverarbeitung für die Medizin 2012 Berlin 19.03). Berlin : Springer, 2012, S. 39-44. - ISBN 978-3-642-28501-1
Haase, Sven ; Forman, Christoph ; Kilgus, Thomas ; Bammer, Roland ; Maier-Hein, Lena ; Hornegger, Joachim: ToF/RGB Sensor Fusion for Augmented 3-D Endoscopy using a Fully Automatic Calibration Scheme. In: Tolxdorff, Thomas ; Deserno, Thomas Martin ; Handels, Heinz ; Meinzer, Hans-Peter (Hrsg.) : Bildverarbeitung für die Medizin (Bildverarbeitung für die Medizin 2012 Berlin 19.03). Berlin / Heidelberg : Springer, 2012, S. 111-116. - ISBN 978-3-642-28501-1
[doi>10.1007/978-3-642-28502-8]
Haase, Sven ; Bauer, Sebastian ; Wasza, Jakob ; Kilgus, Thomas ; Maier-Hein, Lena ; Schneider, Armin ; Kranzfelder, Michael ; Feußner, Hubertus ; Hornegger, Joachim: 3-D Operation Situs Reconstruction with Time-of-Flight Satellite Cameras Using Photogeometric Data Fusion. In: Mori, Kensaku ; Sakuma, Ichiro ; Sato, Yoshinobu ; Barillot, Christian ; Navab, Nassir (Hrsg.) : Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2013, Lecture Notes in Computer Science (Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2013, Lecture Notes in Computer Science Nagoya 23.09). Bd. 8149. 2013, S. 356-363.
Wetzl, Jens ; Taubmann, Oliver ; Haase, Sven ; Köhler, Thomas ; Kraus, Martin ; Hornegger, Joachim: GPU Accelerated Time-of-Flight Super-Resolution for Image-Guided Surgery. In: Thomas Tolxdorff ; Thomas Martin Deserno (Hrsg.) : Bildverarbeitung für die Medizin (Bildverarbeitung für die Medizin Heidelberg 04.03). 2013, S. 21-26.
Haase, Sven ; Köhler, Thomas ; Kilgus, Thomas ; Maier-Hein, Lena ; Hornegger, Joachim ; Feußner, Hubertus: Instrument Segmentation in Hybrid 3-D Endoscopy using Multi-Sensor Super-Resolution. In: Freysinger, Wolfgang (Hrsg.) : Computer- und Roboter Assistierte Chirurgie (CURAC 2013 Innsbruck 28.11). 2013, S. 194-197.
Haase, Sven ; Wasza, Jakob ; Thomas Kilgus ; Hornegger, Joachim: Laparoscopic Instrument Localization using a 3-D Time-of-Flight/RGB Endoscope. In: IEEE (Hrsg.) : IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV) (IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV) Clearwater 18.01). 2013, S. 449-454.
Haase, Sven ; Schneider, Armin ; Kranzfelder, Michael : Time-of-Flight Based Collision Avoidance for Robot Assisted Minimally Invasive Surgery. In: Fiorini, Paolo ; Ferrigno, Giancarlo (Hrsg.) : Evaluating effectiveness and acceptance of robots in surgery: user centered design and economic factors (ICRA Workshop 2013 Karlsruhe 06.05). 2013, S. n/a.
Köhler, Thomas ; Haase, Sven ; Bauer, Sebastian ; Wasza, Jakob ; Kilgus, Thomas ; Maier-Hein, Lena ; Feußner, Hubertus ; Hornegger, Joachim: ToF Meets RGB: Novel Multi-Sensor Super-Resolution for Hybrid 3-D Endoscopy. In: Mori, Kensaku ; Sakuma, Ichiro ; Sato, Yoshinobu ; Barillot, Christian ; Navab, Nassir (Hrsg.) : Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2013, Lecture Notes in Computer Science (International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention Nagoya, Japan 2013). Bd. 8149. Berlin Heidelberg : Springer, 2013, S. 139-146. - ISBN 978-3-642-40810-6
[doi>10.1007/978-3-642-40811-3_18]
Haase, Sven ; Forman, Christoph ; Kilgus, Thomas ; Bammer, Roland ; Maier-Hein, Lena ; Hornegger, Joachim: ToF/RGB Sensor Fusion for 3-D Endoscopy. In: Current Medical Imaging Reviews 9 (2013), Nr. 2, S. 113-119
[doi>10.2174/1573405611309020006]
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