Robuste Generierung von Bildzuschnitten im Kontext der Stentproduktion

Kontext

Koronare Herzkrankheiten (KHK), zu denen z.B. der Herzinfarkt gehört, stellen aktuell die häufigste Todesursache in Deutschland dar. Behandelt werden können diese u.a. mittels der Implantation eines kardiovaskulären Implantats („Stent“) in das betroffene Gefäß. Bei diesen (Stents) handelt es sich daher um Medizinprodukte, welche entsprechende Qualitätskriterien erfüllen müssen. Gleichzeitig stellt die Personalisierung, d.h. die Herstellung eines auf eine*n Patient*in angepassten Stents die Ausnahme dar. Sollte eine solche Personalisierung erfolgen, wird mittels Bildgebung (z.B. CT und MRT) das betroffene Gefäß vermessen und simulativ ein Stent für dieses entworfen. Anschließend erfolgt die Produktion des Stents z.B. mittels Flechtens. Hierbei muss die entworfene Stent-Geometrie möglichst genau eingehalten werden, da es, im Worst-Case, sonst zur Bildung einer bzw. mehrerer Thrombosen oder Ruptur des Gefäßes kommen kann. Daher wird am ITIV ein Sichtprüfungssystem entwickelt, welches die Geometrie eines Stents während dessen Produktion überwacht, sodass im Fehlerfall eingegriffen werden kann. Im Rahmen dieses System werden Bilder des hergestellten Stents mittels einer Kamera aufgenommen. Anschließend wird das Bild zugeschnitten und der Stent vermessen. Hierbei kann es, durch Vibrationen sowie Bewegung der Kamera und/ oder des Stents zu Fehlern im Messsystem kommen.

Ziele

Entwurf sowie Implementierung eines robusten Vorgehens zur Bildausschnitt-Generierung, welche Verschiebungen des Stents im Bild kompensiert.

Voraussetzungen

• Englisch verhandlungssicher in Wort und Schrift
• Strukturiertes und analytisches Vorgehen
• Programmiererfahrung in Python
• Optional: Kenntnisse im Bereich Bildverarbeitung
• Optional: Kenntnisse im Bereich (Bild-) Registrierung
• Optional: Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen