Lars Wagner, M.Sc.
Kontakt
Raum: Forschungsgruppe MITI, Erdgeschoss
Trogerstraße 10, 81675 München
Tel.: +49 (0)89 4140-6374
Email: lars.wagner(at)tum.de
Forschungsschwerpunkte
- Multimodales Machine Learning
- Graph Machine Learning
Projekte
SASHA-OR
SASHA-OR entwickelt einen intelligenten Assistenzroboter für den chirurgischen Operationssaal. Konkretes Ziel ist die Realisierung eines autonom-kollaborierenden chirurgischen Assistenzsystems welches steril am Operationstisch eingesetzt wird. Das System zeichnet sich durch eine bislang unerreichte Fähigkeit zum flexiblen Instrumenten- und Objektmanagement und der kognitiven Roboter-Roboter bzw. Roboter-Mensch Interaktion aus. Als lernendes System kann es universell in unterschiedlichsten Einsatzszenarien verwendet werden. SASHA-OR entwickelt ein entscheidendes Schlüsselmodul zur Realisierung der sog. kognitiven- und kollaborativen Interventionsumgebung. Diese soll künftig die konventionellen Operationssäle ablösen. Durch Einbindung von taktiler Sensorik und Methoden der Computer-Vision und eingebettet in eine kognitive Umgebung realisiert das Projekt eine Anwendung der Embodied-AI für den medizinisch-operativen Bereich.
Publikationen
2024
- Scheppach, C., Wagner, L., Spinner, C., Jell, A., and Wilhelm, D. “Innovating Instrument Handover Techniques for Robotic Scrub Nurses”. In: Current Directions in Biomedical Engineering 10.2 (2024), pp. 5–9. https://doi.org/10.1515/cdbme-2024-1052
- Wagner, L., Jourdan, S., Mayer, L., Müller, C., Bernhard, L., Kolb, S., Harb, F., Jell, A., Berlet, M., Feussner, H., et al. “Robotic scrub nurse to anticipate surgical instruments based on real-time laparoscopic video analysis”. In: Communications Medicine 4.1 (2024), p. 156. https://doi.org/10.1038/s43856-024-00581-0
- Jurosch, F., Wagner, L., Jell, A., Islertas, E., Wilhelm, D., Berlet, Max. "Extra-abdominal trocar and instrument detection for enhanced surgical workflow understanding". In: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (2024), https://doi.org/10.1007/s11548-024-03220-0
- Wagner, L., Schneider, D. N., Mayer, L., Jell, A., Müller, C., Lenz, A., Knoll, A., and Wilhelm, D. "Towards multimodal graph neural networks for surgical instrument anticipation". In: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (2024), https://doi.org/10.1007/s11548-024-03226-8
- Berlet, M., Jell, A., Wagner, L., Bernhard, L., Fuchtmann, J., Wegener, L., Feussner, H., Friess, H., and Wilhelm, D. “Model-based individual life-spanning documentation in visceral surgery: a proof of concept”. In: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (2024), https://doi.org/10.1007/s11548-024-03214-y
- Fuchtmann, J., Riedel, T., Berlet, M., Jell, A., Wegener, L., Wagner, L., Graf, S., Wilhelm, D., and Ostler-Mildner, D. “Audio-based event detection in the operating room”. In: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (2024), https://doi.org/10.1007/s11548-024-03211-1
- Geiger, A.; Wagner, L.; Rueckert, D.; Wilhelm, D.; Jell, A. "Detecting and clustering swallow events in esophageal long-term high-resolution manometry". arXiv preprint (2024) https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.01126
2023
- Wagner, L., Kolb, S., Leuchtenberger, P., Bernhard, L., Jell, A., and Wilhelm, D. “Deep learning assisted intraoperative instrument cleaning station for robotic scrub nurse systems”. In: at-Automatisierungstechnik 71.7 (2023), pp. 572–579. https://doi.org/10.1515/auto-2023-0062
- Wagner, L., Kolb, S., Looschen, C., Bernhard, L., Fuchtmann, J., Berlet, M., Fottner, J., Knoll, A., and Wilhelm, D. “Versatile end effector for laparoscopic robotic scrub nurse”. In: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 18.9 (2023), pp. 1589–1600. https://doi.org/10.1007/s11548-023-02892-4
2022
- Wagner, L., Bernhard, L., Fuchtmann, J., Asim Karaoglu, M., Ladikos, A., Feußner, H., and Wilhelm, D. “Integrating 3D cameras into sterile surgical environments: A comparison of different protective materials regarding scan accuracy: Development of a sterile camera enclosure for the detection of laparoscopic instruments”. In: Current Directions in Biomedical Engineering 8.1 (2022), pp. 25–29. https://doi.org/10.1515/cdbme-2022-0007
Studienarbeiten
2024
- Masterarbeit: Development of a Robotic End Effector for Decompression of Tension Pneumothorax
- Masterarbeit: Visualization and Explainability of Deep Learning Based Swallow Event Detection and Classification Results
- Masterarbeit: Postoperative Video-based Patient Tracking Using Deep Learning (abgeschlossen)
- Semesterarbeit: Entwicklung eines sterilen Endeffektors für das Manipulieren laparoskopischer Instrumente (abgeschlossen)
2023
- Masterarbeit: Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Multimodal Surgical Workflow Understanding (abgeschlossen)
- Masterarbeit: Extra-abdominal trocar and instrument detection for enhanced surgical workflow recognition (abgeschlossen)
- Semesterarbeit: Hygienekonzept für einen robotischen OP-Assistenzroboter (abgeschlossen)
2022
- Masterarbeit: Entwicklung eines universellen sterilen Endeffektors für die Manipulation von chirurgischen Instrumenten (abgeschlossen)
- Masterarbeit: Entwicklung einer intelligenten Übergabestrategie für das robotische Anreichen chirurgischer Instrumente (abgeschlossen)
- Masterarbeit: Machine learning for prediction of laparoscopic instrument changes integrating surgical knowledge (abgeschlossen)
- Bachelorarbeit: Entwicklung einer smarten intraoperativen Reinigungsstation für laparoskopische Instrumente (abgeschlossen)