Für die präzise Erkennung subkutaner Venen werden stereoskopische Bilddaten im nahinfraroten (NIR) Spektralbereich genutzt. Durch den Einsatz neuronaler Netze lassen sich venöse Strukturen auch unter schwierigen Bedingungen zuverlässig segmentieren.
Auf Basis der segmentierten Bilddaten wird eine dreidimensionale Rekonstruktion des Venennetzes erstellt. Die Kombination aus multimodaler Bildgebung, KI-gestützter Segmentierung und 3D-Modellierung ermöglicht eine exakte, räumliche Darstellung der Gefäßstruktur.
Solche Technologien bilden die Grundlage für intelligente Assistenzsysteme in medizinischen Anwendungen – beispielsweise zur Unterstützung bei der Punktion oder zur Planung robotischer Zugänge.
Visualisierung und Verarbeitung von Unterarmvenen mittels eines stereoskopischen Kamerasystems. a) Originalbilder eines Unterarms, aufgenommen mit einem eigens entwickelten Stereokamerasystem. b) Sichtbarmachung der Venen durch NIR-Filter. c) & d) Bildbearbeitung zur Kantenerkennung und Segmentierung der Venen mittels Maskierung. e) 3D-Rekonstruktion des Venenbaums aus zwei unterschiedlichen Perspektiven.