Insbesondere wenn mehrere Lebertumore vorhanden sind, ist die Zuordnung zu den großen Lebergefäßen bei einer Operation schwierig“, berichtet Prof. Dr. Johannes Schmidt, Chefarzt und medizinischer Vorstand der LAKUMED Kliniken, der die HAW u.a. als Mitglied im Hochschulrat und im Fachbeirat für Medizintechnik und Gesundheitsmanagement unterstützt. Je nach Position und Anzahl von Läsionen stellt das eine große Herausforderung dar, da man den optimalen Zugang und die Lage des Tumors / der Tumore von außen nur schätzen kann. Nur ca. 8 % der Lebertumore können getastet werden. Um die Blutungen während eines Lebereingriffes zu reduzieren, kann man zwar das Organ für ca. 15 min von der Durchblutung abklemmen. Ein sicheres Auffinden der Gefäße würde aber dieses leberschädliche Vorgehen nicht mehr erforderlich machen. In der Medizintechnik werden dazu bereits Methoden erforscht, die die reale OP Ansicht des Chirurgen mit virtuellen Modellen der Anatomie überlagern (Augmented Reality, AR). Auch existieren Verfahren des maschinellen Lernens, um virtuelle Modelle aus medizinischen MR oder CT Bildern zu erstellen (Segmentierung) oder richtig in der realen Welt zu positionieren (Registrierung). Doch Lösungen zur Anwendung dieser Methoden in AR-Applikationen sucht man fast vergeblich. Die Forschungsgruppe Medizintechnik adressiert dieses Problem im Rahmen des Projekts AIARLiver in Zusammenarbeit mit dem LAKUMED Krankenhaus in Landshut-Achdorf. In das Projekt bringen sich Professor*innen aus den Fakultäten ETWI, Informatik und Interdisziplinäre Studien ein.