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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

Development of a microscope embedded training system for neurosurgery

AutorA. De Mauro, J.Raczkowsky, R.Wirtz, H. Wörn
Jahr2008
Veröffentlicht inLecture Notes in Computer Science 5104 2008, ISBN 978-3-540-70520-8 London, UK
EditorSpringer
KurzfassungVirtual reality based training systems for surgery, have recently shown great potential as an alternative to traditional training methods. In neurosurgery, state-of-the-art training devices are limited to few examples. They are based either on traditional displays or head-mounted displays. The aim of this research is the development of the first virtual reality training system for neurosurgical interventions based on a real surgical microscope for a better visual and ergonomic realism. The simulation takes advantage by an accurate human tissue model, by the use of a force feedback device and, for the visual feedback, by rendering the virtual scene directly to the oculars of the operating microscope. A prototype of a stereoscopic Augmented Reality (AR) microscope for intra-operative presentation of preoperative three-dimensional data for neurosurgical interventions has been realized in our laboratory. We are reusing the hardware part of this existing platform (the image injection component) and developing a neurosurgical training system directed towards both educational and preoperative purposes based on a virtual environment set up on reconstructed human organs from real patients’ images.
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