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    <publishedYear>2022</publishedYear>
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    <volume>93</volume>
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    <publisherName>Springer</publisherName>
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    <completedDate>2022-09-15</completedDate>
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    <title language="deu">Bildbasierte Unterstützungsmethoden für die zukünftige Anwendung in der Chirurgie</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund: Die Entwicklung assistiver Technologien wird in den kommenden Jahren nicht nur in der Chirurgie von zunehmender Bedeutung sein. Die Wahrnehmung der Istsituation stellt hierbei die Grundlage jeder autonomen Handlung dar. Hierfür können unterschiedliche Sensorsysteme genutzt werden, wobei videobasierte Systeme ein besonderes Potenzial aufweisen.&#13;
&#13;
Methode: Anhand von Literaturangaben und auf Basis eigener Forschungsarbeiten werden zentrale Aspekte bildbasierter Unterstützungssysteme für die Chirurgie dargestellt. Hierbei wird deren Potenzial, aber auch die Limitationen der Methoden erläutert.&#13;
&#13;
Ergebnisse: Eine etablierte Anwendung stellt die Phasendetektion chirurgischer Eingriﬀe dar, für die Operationsvideos mittels neuronaler Netzwerke analysiert werden. Durch eine zeitlich gestützte und transformative Analyse konnten die Ergebnisse der Prädiktion jüngst deutlich verbessert werden. Aber auch robotische Kameraführungssysteme nutzen Bilddaten, um das Laparoskop zukünftig autonom zu navigieren. Um die Zuverlässigkeit an die hohen Anforderungen in der Chirurgie anzugleichen, müssen diese jedoch durch zusätzliche Informationen ergänzt werden. Ein vergleichbarer multimodaler Ansatz wurde bereits für die Navigation und Lokalisation bei laparoskopischen Eingriﬀen umgesetzt. Hierzu werden Videodaten mittels verschiedener Methoden analysiert und diese Ergebnisse mit anderen Sensormodalitäten fusioniert.&#13;
&#13;
Diskussion: Bildbasierte Unterstützungsmethoden sind bereits für diverse Aufgaben verfügbar und stellen einen wichtigen Aspekt für die Chirurgie der Zukunft dar. Um hier jedoch zuverlässig und für autonome Funktionen eingesetzt werden zu können, müssen sie zukünftig in multimodale Ansätze eingebettet werden, um die erforderliche Sicherheit bieten zu können.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Die Chirurgie</parentTitle>
    <additionalTitle language="eng">Image-based supportive measures for future application in surgery</additionalTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s00104-022-01668-x</identifier>
    <enrichment key="Kostentraeger">2100019</enrichment>
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    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Regine Hartwig</author>
    <author>Maximilian Berlet</author>
    <author>Tobias Czempiel</author>
    <author>Jonas Fuchtmann</author>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <value>Robotik</value>
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      <value>Kognitiver Operationsaal</value>
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      <value>Autonomie</value>
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      <value>Digitalisierung</value>
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    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
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