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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

Ein probabilistisches dreidimensionales Computermodell des Felsenbeins

AutorM. Riechmann, P.U. Lohnstein, J. Raczkowsky ,Th. Klenzner, J. Schipper, H. Wörn
Jahr2007
Veröffentlicht inTagungsband der 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie e.V., ISBN 978-3-86805-008-0
EditorH. Wörn
KurzfassungIn der lateralen Schädelbasis gibt es eine Reihe funktional und vital bedeutender Strukturen, die während eines chirurgischen Eingriffs nicht verletzt werden dürfen. Beispiele dafür sind wichtige Blutgefäße wie der Sinus sigmoideus und die Arteria carotis und Nerven. Um diese Regionen in der Operationsplanung als kritische Gebiete zu kennzeichnen, wird in der Praxis eine manuelle Segmentierung der anatomischen Strukturen durchgeführt. In dieser Arbeit wird ein probabilistisches Modell des Felsenbeins beschrieben, das für jeden Raumpunkt innerhalb des Felsenbeins die Wahrscheinlichkeit angibt, mit der sich eine gesuchte kritische Struktur an dieser Position befindet. Dazu wurden Felsenbein-Dünnschicht-CTs mehrerer Patienten manuell segmentiert und zu einander registriert. Aus diesen vorverarbeiteten Datensätzen wurden Informationen über die inter-individuelle räumliche Verteilung der einzelnen Organe extrahiert und in einem Computermodell zusammengefasst.
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