Abteilung für Translationale Chirurgische Onkologie

Augmented-Reality-Visualisierung durch Überlagerung virtueller Bilder: Tumoren (gelb), Gefäßbaum (blau), Leber (rot).

Die interdisziplinäre Abteilung „Translationale Chirurgische Onkologie (TCO)” forscht an computer- und robotergestützten chirurgischen Systemen an der Schnittstelle von Ingenieurwesen, Informatik und Medizin. Ziel unser Forschung ist es, mittels Künstlicher Intelligenz (KI), Robotik und Sensoren chirurgische Skills und Expertise zu quantifizieren und diese Fähigkeiten durch intelligente Assistenzsysteme zu ergänzen. Unsere Schwerpunkte liegen auf maschinellen Lernverfahren im Bereich der videobasierten Workflowanalyse, der Weichgewebenavigation sowie der semi-automatischen, robotergestützten Chirurgie. Unsere Forschung wird durch Querschnittsthemen wie die synthetische Datengenerierung sowie Proof-of-Concept-Studien abgerundet, um die Translation in die klinische Praxis zu ermöglichen.

Kontakt

Prof. Dr. Stefanie Speidel
Translationale Chirurgische Onkologie
Telefon: +49 (0)351 458 5413
E-Mail: Stefanie.speidel(at)nct-dresden.de

Rivoir, D., Funke, I., & Speidel, S. (2024). On the pitfalls of batch normalization for end-to-end video learning: A study on surgical workflow analysis. Medical Image Analysis, 103126.
Kolbinger, F. R., Rinner, F. M., Jenke, A. C., Carstens, M., Krell, S., Leger, S., ..., Speidel, S., & Bodenstedt, S. (2023). Anatomy segmentation in laparoscopic surgery: comparison of machine learning and human expertise–an experimental study. International Journal of Surgery, 109(10), 2962-2974.
Wagner, M., Müller-Stich, B. P., Kisilenko, A., Tran, D., Heger, P., Mündermann, L., ... & Speidel, S., Bodenstedt, S. (2023). Comparative validation of machine learning algorithms for surgical workflow and skill analysis with the heichole benchmark. Medical image analysis, 86, 102770.
Bhasker, N., Kolbinger, F. R., Skorobohach, N., Zwanenburg, A., Löck, S., Weitz, J., ... & Kühn, J. P. (2023). Prediction of clinically relevant postoperative pancreatic fistula using radiomic features and preoperative data. Scientific Reports, 13(1), 7506.
Kolbinger, F. R., Bodenstedt, S., Carstens, M., Leger, S., Krell, S., Rinner, F. M., ... & Speidel, S. (2023). Artificial Intelligence for context-aware surgical guidance in complex robot-assisted oncological procedures: An exploratory feasibility study. European Journal of Surgical Oncology, 106996.

Weitere Publikationen