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Photo von Heinz Wörn

Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Heinz Wörn

Professor im Ruhestand
Tel.: +49 721 608-44006
Fax: +49 721 608-47141
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Zur Person

Professor Wörn studierte Elektrotechnik an der Universität Stuttgart und promovierte dort am Institut für Werkzeugmaschinen mit seiner Arbeit zu dem Thema "Mehrprozessorsteuerungssystem für Werkzeugmaschinen mit standartisierten Schnittstellen". Im Anschluss arbeitete er bei KUKA Schweißanlagen und Roboter GmbH, wo er eine leitende Stellung in Forschung und Entwicklung inne hatte. Professor Wörn ist ein international anerkannter Experte für Roboter und Automation. Seine Erfahrung umfasst Roboteranwendungen, Robotersteuerungen und Sensoren für Roboter, sowie deren Programmmierung und Simulation. Seit 1997 leitet er das Institut für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik der Universität Karlsruhe als Professor für "Komplexe Systeme in Automation und Robotik".

Forschungsgebiete

  • Planung, Programmierung, Steuerung, Diagnose und Sensorsysteme für Industrieroboter
  • Autonome, mobile Roboter, Mikroroboter, Serviceroboter, Teleroboter, Autonome Fahrzeuge
  • Planung und Simulation von Anlagen und Fabriken
  • Roboter- und sensorgestützte Chirurgie
  • Mikromontage
  • Modellierung komplexer Systeme in Produktion und Medizin

Automated Registration of Medical Head Volume Images using Gradient Based Method

AutorJ. Graf, K. Safronov, I. Tchouchenkov, H. Wörn
Jahr2005
Veröffentlicht inProceedings of the 7th International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT’2005), Vol.1
KurzfassungThe purpose of this paper is to show experimental results in automated registration of medical head volume images (CT-MRI) by using gradient based method. Existing methods like voxel property based method are well developed although there are different tomograms that could not be registered with feasible accuracy. For these cases we have implemented new method that is based on basic gradient filter techniques. We could show that with our approach better experimental results could be achieved in these cases. In the experiments that we carried out medical head volume images from real application were used
Bibtex@article{ ipr_1153306973, author = "{J. Graf and K. Safronov and I. Tchouchenkov and H. W{{\"o}}rn}", title = "{Automated Registration of Medical Head Volume Images using Gradient Based Method}", year = "2005", journal = "{Proceedings of the 7th International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT’2005), Vol.1}", pages = "174--179", }
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