MAComputerVisionCheckForPatientA

Chair for Computer Aided Medical Procedures & Augmented Reality
Lehrstuhl für Informatikanwendungen in der Medizin & Augmented Reality

MAComputerVisionCheckForPatientA

Diese Ausschreibung wurde am 26.05.2014 erstellt.

Kurzfassung der Masterarbeit

In dieser Masterarbeit sollen in Kooperation mit dem Klinikum Rechts d. Isar und der Industrie Methodiken recherchiert und prototypisch realisiert werden, die es ermöglichen verschiedene Zustände im OP automatisiert zu erkennen. Dabei soll im ersten Schritt die geeignete Sensorik identifiziert werden. Hierzu werden verwandte wissenschaftliche Arbeiten, aber auch Arbeiten aus der Industrie herangezogen werden. Nach aktuellem Stand stellen sich Tiefensensoren, aber auch einfache RGB Kameras, als geeignet dar. Diese Beurteilung kann aber durch die Recherche des Studenten noch variieren. Abhängig von den Ergebnissen der Literaturrecherche des Studenten, wird dann in Begleitung der Betreuer der Arbeit und Mitarbeitern des Klinikums Rechts d. Isar ein realistisches Konzept erstellt, welches im zeitlichen Rahmen dieser Arbeit realisiert werden kann. Anschließend folgt eine Evaluation des erstellten Systems basierend auf den eingangs definierten Anforderungen. Die hier diagnostizierten Vor- und Nachteile, sowie Schwächen und Stärken, stellen dann die Grundlage für weitere Arbeiten (Future Work) in diesem Kontext dar. Damit stellt diese Arbeit das Fundament für weitere Arbeiten dar. ComputerVision.png

Aufgaben des Studenten

1) Einarbeitung (4 bis 6 Wochen)

  • Einarbeitung in die Grundthematik/in den Kontext
  • Anfoderungsanalyse: Was soll genau erfasst werden und unter welchen Umständen? * Patient liegt auf Patiententisch - ja/nein * Ist Patient abgedeckt- ja/nein
  • Literaturrecherche * Verwandte wissenschaftliche Arbeiten nicht beschränkt auf den medizinischen Kontext * Welche Tools/Sensoren sind dafür geeignet (RGB Kamera, Tiefenkamera, ...) * Welche Algorithmen sind dafür geeignet, abhängig von dem gewählten Sensor
  • Einarbeitung in die ausgewählten Algorithmen und Bibliotheken (OpenCV?/ Emgu OpenCV?>

2) Konzepterstellung und weitere Planung (6 bis 8 Wochen)

  • Die in der Einarbeitung erlangten Erkenntnisse sollen hier angewendet werden, um ein Konzept zu erstellen
  • Das Konzept wird basierend auf den Erkenntnissen des Studenten in Kooperation mit den Betreuern und dem Klinikum Rechts d. Isar vom Studenten definiert

3) Umsetzung/Implementierung (4 bis 6 Wochen)

  • Das in 2 definierte Konzept wird realisiert
  • Bei Implementierungsproblemen stehen die Betreuer dem Studenten mit Rat und Tat zur Seite

4) Evaluation (2 bis 4 Wochen)

  • Definition des Evaluationsszenarios (in Kooperation mit den Betreuern)
  • Das in 3 umgesetzte Konzept wird evaluiert
  • Ergebnisauswertung

5) Ausarbeitung (4 Wochen)

Bei den hier dargestellten Arbeitszeiten handelt es sich um Vorschläge. Der Student kann und soll nach der Bearbeitung den Zeitplan nach eigener Einschätzung und in Absprache mit seinen Betreuern anpassen.

Kontakt

Bei Interesse melde Dich bitte bei coskun@in.tum.de


ProjectForm
Title: Echtzeit Erkennung von IST-Zuständen im OP mittels geeigneter Sensorik
Abstract: In dieser Masterarbeit sollen in Kooperation mit dem Klinikum Rechts d. Isar und der Industrie Methodiken recherchiert und prototypisch realisiert werden, die es ermöglichen verschiedene Zustände im OP automatisiert zu erkennen. Dabei soll im ersten Schritt die geeignete Sensorik identifiziert werden. Hierzu werden verwandte wissenschaftliche Arbeiten, aber auch Arbeiten aus der Industrie herangezogen werden. Nach aktuellem Stand stellen sich Tiefensensoren, aber auch einfache RGB Kameras, als geeignet dar. Diese Beurteilung kann aber durch die Recherche des Studenten noch variieren. Abhängig von den Ergebnissen der Literaturrecherche des Studenten, wird dann in Begleitung der Betreuer der Arbeit und Mitarbeitern des Klinikums Rechts d. Isar ein realistisches Konzept erstellt, welches im zeitlichen Rahmen dieser Arbeit realisiert werden kann. Anschließend folgt eine Evaluation des erstellten Systems basierend auf den eingangs definierten Anforderungen. Die hier diagnostizierten Vor- und Nachteile, sowie Schwächen und Stärken, stellen dann die Grundlage für weitere Arbeiten (Future Work) in diesem Kontext dar. Damit stellt diese Arbeit das Fundament für weitere Arbeiten dar.
Student:  
Director: Prof. Gudrun Klinker
Supervisor: Tayfur Coskun ; Dr. Adam Fiolka
Type: DA/MA/BA
Area:  
Status: open
Start:  
Finish:  
Thesis (optional):  
Picture: ComputerVision_128.png


Edit | Attach | Refresh | Diffs | More | Revision r1.8 - 09 Jul 2014 - 11:07 - TayfurCoskun