Die exakte Positions- und Lagebestimmung einer Ultraschallsonde ist entscheidend für die 3D-Rekonstruktion von Weichgewebe – z. B. zur digitalen Erfassung der Stumpfgeometrie bei der Prothesenversorgung. Um die derzeitige manuelle Palpation objektivierbar zu machen, wird in einem laufenden Forschungsprojekt ein System entwickelt, das elastographische Ultraschalldaten mit präzisen Trajektorieninformationen kombiniert.

Ziel dieser Arbeit ist es, aktuelle visuelle und visuell-inertiale SLAM-Verfahren (z. B. ORB-SLAM3, VINS-Fusion, RTAB-Map) im Kontext der Ultraschallbildgebung zu evaluieren. Dabei soll untersucht werden, welche Verfahren sich besonders gut für den klinischen Einsatz eignen – etwa im Hinblick auf Genauigkeit, Driftverhalten, Rechenlast und Echtzeitfähigkeit.

Inhalte:

• Einarbeitung in SLAM-Grundlagen und deren Anwendung in der medizinischen Bildgebung
• Auswahl und Implementierung aktueller SLAM-Algorithmen
• Aufbau eines Versuchsszenarios mit bewegter Ultraschallsonde (simuliert oder real)
• Vergleich der Verfahren anhand definierter Metriken (z. B. Pfadabweichung, Stabilität, Frame-Rate)
• Bewertung der Verfahren im Hinblick auf die spätere Nutzung zur 3D-Rekonstruktion

Voraussetzungen:

• Interesse an interdisziplinären Fragestellungen (Computer Vision, Medizintechnik, Robotik)
• Erste Erfahrungen mit Bildverarbeitung, Tracking oder SLAM von Vorteil
• Programmierkenntnisse in Python oder C++
• Erfahrung mit ROS, OpenCV oder SLAM-Frameworks wünschenswert
• Sorgfältige, strukturierte und analytische Arbeitsweise

Bewerbung: Interessierte Studierende senden ihre Bewerbung mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf per E-Mail.

Beginn: ab sofort

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