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Autonomer Katheterroboter: Navigation durch 3D-Gefäßanatomien anhand von 2D-Trackinginformationen mittels maschinellem Lernen – Masterarbeit

Die Projektgruppe für Automatisierung in der Medizin und Biotechnologie des Fraunhofer IPA forscht im Rahmen des Projekts "Softwareunterstützung und Assistenzsysteme für minimal-invasive neurovaskuläre Eingriffe" (SAFE) an der autonomen Navigation vaskulärer Katheter. Diese Katheter werden unter anderem für die Behandlung von Herzinfarkten, Schlaganfällen oder auch Tumoren verwendet. In diesem Projekt soll gezeigt werden, dass maschinelles Lernen geeignet ist einem Neuronalen Netz beizubringen einen Katheter mit Führungsdraht autonom durch das Gefäßsystem zu navigieren.

Klassische Regelungsalgorithmen können nicht verwendet werden, da es unmöglich ist ein analytisches Modell des Katheters im Gefäßbaum mit allen relevanten Parametern zu erstellen und Finite Elemente Simulationen zu langsam und ebenfalls ungenau sind. Zudem besitzt jeder Mensch individuelle Eigenschaften und Anatomien des Gefäßsystems, was eine Anpassungsfähigkeit des Steuerungsalgorithmus voraussetzt. Ein neuronales Netz als Steuerungsalgorithmus hat das Potential diese Probleme zu überwinden und bisherige Versuche waren durchwegs positiv. Aktuell lernt die Steuerung einen Führungsdraht mit Trackingdaten als Input durch ein zweidimensionales Gefäßphantom mit fester Geometrie zu navigieren: https://pamb.ipa.fraunhofer.de/de/unsere_projekte/alice.html

Ausschreibung für Fachrichtungen:

Automatisierungstechnik; Elektrotechnik; Informatik; Kybernetik; Luft- und Raumfahrttechnik; Maschinenbau; Mechatronik; Regelungstechnik; Softwareengineering; Wirtschaftsingenieurwesen

Was Sie mitbringen


  • Programmierkenntnisse in Python
  • Kenntnisse und Interesse an Machine Learning, Deep Learning oder Deep Reinforcement Learning
  • Idealerweise Erfahrung mit Robotik oder Regelungstechnik
  • Selbstständige und zielgerichtete Arbeitsweise

Was Sie erwarten können

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Neuronales Netz entworfen, trainiert und getestet werden, das einen Führungsdraht durch ein dreidimensionales Gefäßphantom navigieren kann. Die zweidimensionalen Trackingdaten sollen dabei der Input des Netzes bleiben. Die Anpassung an die dritte Dimension soll vom neuronalen Netz gelernt werden. Das Training des Netzes erfolgt im vorhandenen Framework bestehend aus der Simulationsumgebung und Deep Reinforcement Learning. Evaluiert wird die Steuerung am Prüfstand mit Gefäßphantomen.

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Herr Ferdinand Bohne
Recruiting
Tel. +49 711 970-1187

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Kennziffer: IPA-2020-102 Bewerbungsfrist: solange online
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