Deep Learning-basierte Endoskopnachführung

gefördert durch:
Bayerische Forschungsstiftung

Projektverantwortlich: Prof. Dr. Christoph Palm

Kooperationspartner: AKTORmed GmbH, Research Group MITI der Technischen Universität München

Laufzeit: 2021-2025

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KI-basiertes Assistenzsystem für die minimal-invasive Chirurgie

Das Projekt DeepMIC schafft einen neuen Ansatz für ein intelligentes, kollaboratives Assistenzsystem zur Kameraführung bei minimal-invasiven chirurgischen Eingriffen. Das neue Assistenzsystem soll sich durch eine bisher noch nicht ansatzweise erreichte Adaptivität im Einsatz, eine intuitive Bedienbarkeit und die Fähigkeit zur aktiven (halb-)automatischen Kooperation mit dem Chirurgen auszeichnen und somit quasi selbstständig zu einer bestmöglichen Kameraführung fähig sein.

Der innovative Ansatz besteht in einer kontinuierlichen Auswertung und Klassifikation der Informationen des endoskopischen Kamerabildes durch Methoden der Künstlichen Intelligenz (hier speziell Deep Learning) in Kombination mit natürlicher Spracherkennung. Kombiniert mit Wissen aus dem chirurgischen Workflow soll das System eine Interaktion mit dem Chirurgen erlauben, die einer menschlichen Assistenz ähnlich ist und somit direkt auf die aktuellen Erfordernisse des Eingriffes reagieren kann.