Bei der 40. Internationalen Konferenz für Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS 2025) in Berlin präsentierte Raphaela Märkl, Masterstudentin Informatik mit Forschungsoption, ihre Arbeit
„Enhancing Generalization in Zero-Shot Multi-Label Endoscopic Instrument Classification“
im Rahmen der ISCAS-Teilveranstaltung (International Society for Computer Aided Surgery) im Hauptauditorium – ein wichtiger Meilenstein für eine Nachwuchswissenschaftlerin.
Die Arbeit untersucht, wie KI-Modelle chirurgische Instrumente in endoskopischen Bildern erkennen können, ohne diese zuvor im Training gesehen zu haben (Zero-Shot-Learning). Durch den Einsatz von mit ChatGPT generierten, semantisch reichhaltigen Texteingaben, Sentence-BERT und z-score-Normalisierung konnte die Erkennungsleistung insbesondere bei unbekannten Instrumentenklassen deutlich gesteigert werden.
Die Ergebnisse erschienen vorab im International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS) bei Springer Nature.
Die Arbeit entstand im ReMIC-Labor der OTH Regensburg unter Betreuung von Prof. Dr. Christoph Palm mit den Ko-Autoren Tobias Rückert, David Rauber, Max Gutbrod und Danilo Weber Nunes. Präsentation und Publikation unterstreichen die hohe Forschungsqualität im Masterprogramm der OTH Regensburg.
