Teilprojekt B1: Intraoperative Lokalisierung und Navigation
Beginn: frühestmöglich, Dauer: 3 Jahre
Die Entwicklung moderner chirurgischer Verfahren konzentriert sich zunehmend darauf, Eingriffe minimalinvasiv und patientenschonend zu gestalten, ohne die therapeutische Wirksamkeit zu beeinträchtigen. Eine der größten Herausforderungen während solcher Eingriffe ist die zuverlässige Identifikation der Zielstrukturen und des umgebenden Gewebes – ein besonders kritischer Aspekt in der onkologischen Chirurgie. Das GRK 2543 konzentriert sich auf die intraoperative Gewebedifferenzierung. Durch die Fusion von Daten neuartiger multimodaler Sensorsysteme soll eine präzisere Unterscheidung verschiedener Gewebetypen erreicht werden, als dies mit einzelnen Messverfahren möglich ist. Weitere Informationen: https://www.grk2543.uni-stuttgart.de/.
Das Teilprojekt B1 stellt die präzise Lokalisierung und Navigation der untersuchten Gewebebereiche sicher. Nur wenn die Positionen der Messpunkte exakt bestimmt sind, können die gewonnenen Informationen korrekt fusioniert, interpretiert und bei späteren Eingriffen wiederverwendet werden. Hierzu werden maschinelle Lernverfahren entwickelt, die intraoperative Bilddaten in patientenspezifische Modelle überführen. Diese Modelle dienen als zentrale Plattform, in der sämtliche intraoperativen Informationen gespeichert, kombiniert und für weiterführende Analysen zugänglich gemacht werden
Project B1: Intraoperative Localization and Navigation
to be filled by the earliest possible date for a contract period of 3 years
New surgical methods aim to minimize invasiveness, morbidity and duration of the treatment while maximizing the therapeutic outcome. A key challenge during the interventions is the reliable identification of target structures and surrounding tissues, an aspect that is particularly critical in oncological surgery. The RTG focuses on intra-operative tissue differentiation. By fusing data from novel multimodal sensor systems, the project aims to achieve a more precise discrimination of different tissue types than is possible with individual sensing modalities alone. More information can be found at https://www.grk2543.uni-stuttgart.de/.
Project B1 ensures the precise localization and navigation of the investigated tissue regions. Only when the positions of the measurement points are accurately determined can the acquired information be correctly fused, interpreted, and retrieved during subsequent interventions. To achieve this, machine learning methods are developed that transform intraoperative image data into patient-specific models. These models serve as a central framework in which all intraoperative information is stored, combined, and made accessible for further analysis
Excellent master degree in sytems engineering, engineering cybernetics, medical engineering, electrical engineering, or computer science
In-depth knowledge of signal processing, machine learning techniques, system dynamics, control engineering
Knowledge of programming languages, Matlab/Simulink, C
Communication and team skills
Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte www.stellenwerk.de.