Immer leistungsfähigere technologische Entwicklungen in der Chirurgie, wie neue Geräte und Technologien, erzeugen eine enorme Menge wertvoller Daten, die zur Verbesserung der personalisierten Therapie genutzt werden können. Die Nutzung dieser Daten vor allem in komplexen, zeitkritischen OP-Situationen ist allerdings begrenzt und stark von der Erfahrung des chirurgischen Personals abhängig.
Ziel ist es, mittels Surgical Data Science, Robotik und neuen Sensoren chirurgische Skills und Expertise zu quantifizieren und auf Maschinen zu übertragen. Unsere Forschung konzentriert sich auf drei essentielle Bereiche, um den Weg für die Roboterchirurgie der nächsten Generation zu ebnen:
Die Forschungs- und Methodenschwerpunkte liegen auf maschinellem Lernverfahren für die videobasierte Workflowanalyse, die Weichgewebenavigation sowie die semi-automatische Ausführung von robotergestützten Eingriffen. Um den Mangel an Daten zu adressieren arbeiten wir an synthetischer Generierung und Simulation von realistischen Trainingsdaten sowie an Proof-of-Concept-Studien, um die Translation in die klinische Praxis zu ermöglichen.
Detaillierte Informationen auf unserer englischen Seite.
