Im Rahmen eines Forschungsprojekts wird ein neuartiges 3D-Ultraschall-Freihandscansystem entwickelt, mit dem Gewebestrukturen räumlich erfasst werden können. Erste Rekonstruktionen zeigen bereits vielversprechende Ergebnisse, jedoch treten bei längeren oder komplexeren Scans teilweise Ungenauigkeiten und Versätze auf. Diese entstehen z. B. durch Bewegungen während des Freihand-Scans oder durch Limitierungen der Rekonstruktionsalgorithmen.

Ziel der Arbeit ist es, Verfahren zur nachträglichen Verbesserung der Datenqualität zu entwickeln. Dabei sollen insbesondere Bildstitching-Methoden und Korrekturalgorithmen erprobt werden, um Verzerrungen zu reduzieren und präzisere 3D-Modelle zu erzeugen.

Inhalte der Arbeit:

• Analyse typischer Fehlerquellen bei 3D-Ultraschall-Freihandscans

• Recherche und Bewertung geeigneter Methoden zur Datenverbesserung (z. B. Bildstitching, Registrierungsalgorithmen, Glättung)

• Implementierung und Test ausgewählter Ansätze

• Vergleich der Ergebnisse mit Rohdaten und Validierung anhand von Referenzmessungen

• Dokumentation der Verbesserungen sowie Diskussion von Grenzen und Optimierungspotenzial

Voraussetzungen:

• Interesse an Bildverarbeitung, 3D-Rekonstruktion und Medizintechnik

• Programmierkenntnisse in Python oder C++

• Erste Erfahrungen mit Bildverarbeitungs- oder 3D-Bibliotheken (z. B. OpenCV, Open3D, VTK, PCL) von Vorteil

• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise

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

Beginn: ab sofort

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