Forschungsfeld Medizintechnik

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"