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    Die Position des Lymphknotens wird während der OP über eine AR-Brille virtuell eingeblendet.

    Zur Vorbereitung und Planung einer Operation müssen Ärzte die verfügbaren medizinischen Bilddaten, wie z.B. CTs oder MRTs, des Patienten genau studieren. Im Operationssaal besteht anschließend die Herausforderung, die zuvor beim Studium der Bilddaten angefertigte OP-Planung auf die Operationssituation und damit auf den Patienten zu übertragen. Erschwerend kommt hinzu, dass die Anzeige der dreidimensionalen Bilddaten i.d.R. mit Hilfe von einzelnen Schnittebenen der dreidimensionalen Daten erfolgt.

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  • Kamerabasierte Interaktion für intuitive User Interfaces dank 3D Tracking-Erkennung

    Augmented Reality Technologien etablieren sich mehr und mehr in industriellen Anwendungen. Mit unserer Augmented-Reality-Bedienungsanleitung demonstrieren wir, wie weit AR-Technologie fortgeschritten ist. In Echtzeit erfassen wir mittels »modellbasiertem Tracking« das neue Spektralphotometer Spectroquant® Prove 600 der Merck KGaA: einfach das Tablet vor das Gerät halten und die integrierte Kamera trackt das Spektralphotometer und überlagert Bedienungsschritte lagerichtig im Kamerabild. Durch die visuell verorteten Augmented-Reality-Hinweise kann der Anwender die technischen Informationen zur Bedienung & Wartung intuitiv nachvollziehen.

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  • Für die Wartung von Flugzeugen benötigt der Service-Techniker eine Vielzahl von Unterlagen, die zudem immer auf dem neuesten Stand sein müssen. Die herkömmlichen Handbücher und Checklisten werden durch einen Tablet Computer mit der Augmented Reality-Applikation vom Fraunhofer IGD ersetzt. Die Applikation liefert, passend zu dem aktuellen Arbeitsschritt, alle relevanten Informationen, die räumlich verortet an den einzelnen Bauteilen und Komponenten dargestellt werden.

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  • Fraunhofer IDM@NTU develops image processing solutions for the industry. The software developed at the centre is able to automatically detect manufacturing flaws in components like electrical circuits using images of the components. The images can be taken by a standard camera, an x-ray machine or other imaging devices. The software then detects the component in each image and compares it to one or multiple reference images of the component. Deviations like cracks or other imperfections are detected fast and reliably.

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    Bei der Anpassung und Weiterentwicklung von State-of-the-Art-Methoden der Medizinischen Bildverarbeitung und deren Anwendung auf aktuelle klinische Probleme spielen neben der klassischen Bildverarbeitung modellbasierte Ansätze und die Integration von Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) eine zunehmende Rolle. Zahlreiche Probleme lassen sich nur mit Hilfe zusätzlichen Vorwissens lösen – ähnlich einem Arzt, dessen medizinisches Wissen ihm hilft, die Bilddaten zu interpretieren.

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    Die Arbeit mit Ultraschallbilddaten hat am Fraunhofer IGD eine lange Tradition. Bereits im Jahr 1994 wurden hier von Prof. Dr. Georgios Sakas die ersten Anwendungen der 3D-Ultraschallbildgebung entwickelt. Im Jahr 1997 gründete Prof. Sakas das Fraunhofer Spin-Off MedCom, das sich seitdem erfolgreich mit der Verarbeitung und Analyse von Ultraschallbilddaten beschäftig. Währenddessen wurden die Forschungsarbeiten und anwendungsbezogenen Projekte mit Ultraschallbilddaten am Fraunhofer IGD stetig weitergeführt.

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  • In der Produktion tragen die zunehmenden Informationsmengen und die Vielfalt der Informationsinhalte zu einem kontinuierlichen Anstieg der Produktionskomplexität bei. Diese stellt hohe Ansprüche an die kognitive Leistungsfähigkeit des menschlichen Mitarbeiters und führt gleichzeitig zu erhöhten Fehlerraten.

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  • Wie entstehen die medizinischen Wirkstoffe von morgen?

    Bei Molecular Modeling geht es darum, Wirkstoffe direkt für einen vorgegebenen Zweck zu entwerfen. Dafür müssen Eigenschaften des Ziels genauestens untersucht werden. Hierfür wird beispielsweise die atomare Struktur eines Proteins erfasst und daraus werden funktionale Elemente identifiziert und eine Oberflächenstruktur abgeleitet. Mit Hilfe dieser Informationen können Wirkstoffe entwickelt werden, die direkt bestimmte Bereiche des Proteins blockieren.

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  • Big Data and Models for Personalized Head and Neck Cancer Decision Support

    Ziel des von der Europäischen Union geförderten Horizon-2020-Projektes ist es, die Wiederauftrittswahrscheinlichkeit von Tumoren im Kopf-Hals Bereich vorherzusagen. Bei BD2Decide handelt es sich um das Nachfolgeprojekt von OraMod. Das Anwendungsszenario wurde dabei von Mundhöhlenkarzinomen auf Karzinome im gesamten Kopf-Hals Bereich ausgeweitet.

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