Entwicklung eines Assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik

Das Projekt ASKAR3D (Entwicklung eines assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik) hat als übergeordnetes Ziel, am Beispiel der Knie-Endoprothetik die chirurgische Präzision zu erhöhen, das Patientenwohl zu verbessern und gleichzeitig eine sicherere, zügigere und für den Chirurgen komfortablere Operation zu ermöglichen. Dies soll durch die Entwicklung eines assistiven Multisensor-Systems unter Einbindung neuester Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) erreicht werden. Das technische Gesamtziel, die Fusion von optischer 3DMesstechnik und AR gliedert sich in die drei Teilziele "Markierungsfreie Navigation im OP", "Hochgenaue Echtzeit-Vermessung chirurgischer Interventionen" und "Komfortable Visualisierung von Planungs- und Messdaten in Augmented Reality (AR)“.
Personen

Prof. Dr. Frank Wallhoff (Leitung)

Prof. Dr. Thomas Luhmann (Leitung)

Tobias Neiß-Theuerkauff

Arne Schierbaum

Mittelgeber

Bundesministerium für Bildung und Forschung


Artikel und Bücher

Schierbaum, A. (2024): Entwicklung eines SLAM-Verfahrens für ein trinokulares Kamerasystem zur 3D-Erfassung texturarmer Oberflächen auf Basis von SuperGlue. 2. Forum des Nachwuchs-Netzwerks der DGPF, DGPF-Jahrestagung 2024 in Remagen
Schierbaum, A.; Neiß-Theuerkauff, T.; Luhmann, T.; Wallhoff, F.; Sieberth, T.; (2024): Investigations on 3D reconstruction of bones in surgery using a handheld trinocular camera system. Optical 3D Metrology Workshop, Brescia , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W7-2024-145-2024
Neiß-Theuerkauff, T.; Schierbaum, A.; Luhmann, T.; Sieberth, T.; Wallhoff, F. (2024): Semantic bone structure segmentation in 2D image data: Towards total knee arthroplasty. Artificial Intelligence XLI - 44rd SGAI International Conference on Artificial Intelligence, AI 2024, Cambridge, UK, December 17-19, 2024, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Springer , doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-77915-2_29
Schierbaum, A.; Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Sieberth, T.; Luhmann, T. (2024): Untersuchungen zu einem KI-basierten SLAM-Verfahren für ein trinokulares Kamerasystem zur 3D-Erfassung der Knieoberfläche. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 252-261.

Vorträge

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