This dissertation presents visualization concepts for 4D OCT in vitreoretinal surgery, enhancing surgical precision while reducing the surgeon's cognitive load. It introduces augmented perceptual cues, learning-based temporal processing for 4D OCT visualization, and uncertainty-aware visualizations. By bridging human and AI perception, these methods enable intuitive, context-aware interactions, supporting surgeon decision-making and facilitating acceptance of advanced robotic technologies.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation stellt Visualisierungskonzepte für 4D-OCT in der vitreoretinalen Chirurgie vor, die Präzision erhöhen und die kognitive Belastung reduzieren. Sie umfasst die Integration virtueller Wahrnehmungshinweise, lernbasierte zeitliche Datenverarbeitung für 4D OCT-Visualisierung und unsicherheitsadaptive Visualisierungen. Durch die Verbindung von menschlicher und KI-Wahrnehmung fördern sie intuitive Interaktionen, Entscheidungsfindung und die Akzeptanz robotischer Technologien.