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Situation Interpretation for Knowledge- and Model Based Laparoscopic Surgery

Katić, Darko



Abstract (englisch): To manage the influx of information into surgical practice, new man-machine interaction methods are necessary to prevent information overflow. This work presents an approach to automatically segment surgeries into phases and select the most appropriate pieces of information for the current situation. This way, assistance systems can adopt themselves to the needs of the surgeon and not the other way around.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2016
Sprache Englisch
Identifikator DOI: 10.5445/KSP/1000054609
ISBN: 978-3-7315-0527-3
URN: urn:nbn:de:0072-546098
KITopen ID: 1000054609
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XV, 148 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdaten 11.12.2015
Referent/Betreuer Prof. Dr.-Ing. Rüdiger Dillmann
Schlagworte Maschinelles Lernen, Ontologie, Assistenz, Chirurgie, Erweiterte Realität Machine Learning, Ontology, Assistance, Surgery, Augmented Reality
Bestellung Die Veröffentlichung ist bei KIT Scientific Publishing erschienen.
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