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Kunz

M. Sc. Christian Kunz

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Gruppe: Steuerung und Regelung für Robotersysteme (SRR)
Raum: 107
Tel.: +49 721 608-48162
Fax: +49 721 608-47141
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Zur Person

Allgemeine Informationen:

Geburtsort: Hanau
Nationalität: deutsch

 

Berufliche Laufbahn:

09/2002 - 06/2005

Berufsausbildung bei der Fujitsu Siemens Computers GmbH / SPE (Siemens Professional Education) zum Fachberater Integrierte Systeme

07/2005 - 06/2006

Tätigkeit als System Assistent bei der Fujitsu Siemens Computers GmbH

10/2006 – 09/2009

Studium „Informatik“ an der Fachhochschule Frankfurt a.M., B.Sc.

Bachelorarbeit: „Entwicklung von Testsoftware für Infusionspumpen in der Programmiersprache C“ bei der Firma B. Braun Melsungen AG

03/2010 – 11/2013

Studium „Angewandte Informatik“ mit dem Schwerpunkt „Multimodal Human Computer Interaction“ an der Hochschule Fulda, M.Sc.

11/2012 - 04/2013

Tätigkeit als Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsprojekt ITP@BEF an der Hochschule Fulda

Masterarbeit: „Beschreibung eines optimierten Big Data Prozesses am Beispiel Nachrichtenanalyse unter Einsatz des Hadoop Frameworks“

12/2013 – 11/2014

Tätigkeit als Wissenschaftlicher Mitarbeiter beim Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung in der Abteilung „Interoperabilität und Assistenzsysteme“

Seit 12/2014

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik am KIT

Projekte
Titel Förderung Starttermin Endtermin Ansprechpartner

BMBF 

Juli 2017

Dezember 2019

BMBF

01.01.2014

31.03.2017



Publikationen


Metric-based evaluation of fiducial markers for medical procedures.
Kunz, C.; Genten, V.; Meissner, P.; Hein, B.
2019. Medical Imaging 2019: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling, San Diego, CA, February 16-21, 2019. Ed.: B. Fei, 97, SPIE. doi:10.1117/12.2511720
Deep Learning Based 3D Pose Estimation of Surgical Tools Using a RGB-D Camera at the Example of a Catheter for Ventricular Puncture.
Reister, F.; Kunz, C.; Schneider, M.; Kroeger, T.
2018. 17. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie (CURAC), Leipzig, Germany, 13 – 15 September 2018
Deep Learning Based 3D Pose Estimation of Surgical Tools Using a RGB-D Camera at the Example of a Catheter for Ventricular Puncture [in press].
Reister, F.; Kunz, C.; Schneider, M.; Kroeger, T.
2018. 17. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie (CURAC), Leipzig, 13 – 15 September 2018, 28–33
A System for Augmented Reality Guided Ventricular Puncture Using a HoloLens: Design, Implementation and Initial Evaluation [in press].
Kunz, C.; Hlavac, M.; Schneider, M.; Hein, B.; Puljiz, D.; Peikert, S.
2018. 17. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie (CURAC), Leipzig, Germany, 13 - 15 September 2018, 132–137