Über das Projekt
Die minimalinvasive Chirurgie (MIC) bietet als Goldstandard in der Frauenheilkunde mit der Laparoskopie eine schonende Untersuchung und Therapie der Bauchhöhle sowie der weiblichen Geschlechtsorgane. Dennoch kommt es immer wieder zu Rezidiven und Zweit-OPs durch nicht oder unvollständig entferntes Gewebe. Gegenstand des Projekts sind Algorithmen zur Gewebeanalyse mittels spektral messenden Bildsensoren in der MIC mit dem Fokus der Diagnose von Endometriose. Durch die Analyse von selbst akquirierten Bilddaten werden charakteristische Merkmale zur Differenzierung von menschlichem Gewebe gewonnen. Mit Hilfe nichtlinearer Modellbildung und synthetischen Erweiterungen werden Klassifikationsverfahren (Machine Learning) eingesetzt und optimiert.