Leon Wiese, M. Sc.

Industrielle und Medizinische Bildverarbeitung

• Smart-OP durch KI-basierte Assistenzsysteme

  Im Rahmen des Forschungsvorhabens soll ein digitaler OP-Assistent entwickelt werden, welcher es ermöglicht durch Instrumentenüberwachung das im OP befindlichen Personal zu entlasten und darüber hinaus Daten für die Planung effizienterer und hygienisch optimierter OPs zu akquirieren. Zentral für die Entwicklung des OP-Assistenten wird eine mehrskalige KI-basierte Bildverarbeitung zur Objekterkennung und Koordinatenregression sein, welche es ermöglicht mit kosteneffektiven und leicht installierbaren Kameras relevante Objekte im Raum zu verfolgen und auch bei Verdeckungen robuste Ergebnisse zu liefern. Zentrale Forschungsfragen umfassen hierbei insbesondere die Netzkonditionierung mit synthetischen Daten auf Basis detailgetreuer virtueller 3D Umgebungen sowie die Entwicklung von Netzarchitekturen bei Kombination mit Zustandsschätzverfahren. Der Erkennungsalgorithmus wird genutzt um alle im Eingriff befindlichen Instrumente zu überwachen und dokumentiert jedes individuelle Werkzeug hinsichtlich Benutzungsdauer, Einsatzart, Benutzer und Bewegungsprofil. All diese Informationen ermöglichen die Erstellung von belastbaren Statistiken und die automatisierte Anfertigung eines OP-Berichts, eine intelligente OP-Planung oder die Konzeptionierung von Greifersystemen für automatisierte Instrumentenanreichungen. Gefördert wird das Projekt durch die Förderline Young Investigator Grands der Leibniz Universität Hannover.

  Leitung: Dr. Ing. Lennart Hinz

  Team: Leon Wiese, M. Sc.

  Jahr: 2024

  Förderung: Young Investigator Grands LUH

  Laufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2025