Pit Henrich
Artificial Intelligence in Biomedical Engineering, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Kurzbeschreibung des Promotionsvorhabens
Chirurgen verlassen sich in der Regel auf ihr anatomisches Wissen und auf präoperative Bildgebung, wenn sie mit Organen interagieren, die sich während der Operation erheblich verformen können. Diese Abhängigkeit von mentalen Modellen kann zu Diskrepanzen zwischen der erwarteten und der tatsächlichen Position anatomischer Strukturen führen. Ich erforsche den Einsatz neuronaler Netze, die mithilfe von Sensordaten ein vorhandenes 3D-Modell (z.B. aus einem CT-Scan) der Organe verformen, um Chirurgen oder Robotersystemen interaktive 3D-Informationen zu liefern. Dies kann beispielsweise dabei helfen, die Position von Tumoren innerhalb eines Organs während einer Operation zu verfolgen. Schließlich untersuche ich Aspekte wie Modellunsicherheit im Zusammenhang mit der Schätzung von Verformungen.