Forschungsfeld Medizin

Ob im Operationssaal, Labor oder im Behandlungszimmer, moderne Medizin ist ohne digitale Assistenzsysteme und Signalverarbeitung kaum noch vorstellbar. Bildgebende Verfahren, computergestützte Chirurgiesysteme sowie neue Diagnosemöglichkeiten unterstützen die Ärztinnen und Ärzte und ermöglichen neue Behandlungsformen. Das Fraunhofer HHI bietet mit seinen vielfältigen technologischen Kompetenzen Lösungen und bündelt diese im Geschäftsfeld Medizintechnik.

Kompetenzen am Fraunhofer HHI

Intraoperative Bildanalyse

  • Endoskopische und mikroskopische  3D-Analyse und -Vermessung
  • 3D-Instrumententracking
  • Erfassung und Modellierung von  Organ- und Gewebebewegungen
  • Multispektrale Gewebeanalyse
  • Intraoperative Augmented Reality (AR)Visualisierung

Medizinische Signalanalyse und Diagnostik

  • Modellierung und Auswertung von EKG,  EEG und Ultraschallsignalen
  • Strahlungsarme CT-Rekonstruktion
  • Point-of-Care-Diagnostik: Optische Mikroringe  zum Nachweis von Biomolekülen in Flüssigkeiten, z. B. in Blut
  • Miniaturisierte diagnostische Sensorik zur  biochemischen Untersuchung (in vivo) von  Tumor-verdächtigen Oberflächen
  • Auf Künstlicher Intelligenz (KI)-basierte  Diagnoseunterstützung
  • Qualitätsstandards für Datenalgorithmen  und Standardisierung

Assistenzsysteme

  • Sterile, kontaktlose Bedienung von Medizingeräten
  • VR-basierte Rehabilitation kognitiver Störungen
  • Intraoperative AR Visualisierung von Zusatzinformation (3D Messdaten, Gewebetypen, Vitaldaten, präoperative Bilddaten)
  • Aufbereitungs- und Analysewerkzeuge für medizinische 2D und 3D-Bilddaten
  • Datenvisualisierung für Leitwarte- und Patienten-Monitore
  • Unterstützung zur Lehre und Ausbildung

Anwendungen

  • AR-unterstützte Chirurgie
  • Endoskopische 3D-Hohlraumrekonstruktion  und 3D-Panoramaerstellung
  • Personalisierte Medizin, z. B. patientenindividuelle, intraoperative Implantatvermessung
  • Navigierte Chirurgie
  • Analyse von Zeitreihendaten (EKG, EEG, fMRT)
  • Auswertung von histopathologischen Bildern,  z. B. zur Erkennung von Lymphknotenkrebs
  • Herzinfarkterkennung mit  neuronalen Netzwerken
  • Analyse von Körperbewegungen,  z. B. Ganganalyse, Armmotorik
  • Sterile und ergonomische Mensch- Technik-Interaktion (3D, VR & AR)
  • Leitung der ITU/WHO-Fokusgruppe  „AI for Health"