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2019
Fast, J. F., He, J., Ortmaier, T., Jungheim, M., Ptok, M., & Kahrs, L. A. (2019). An actuated larynx phantom for pre-clinical evaluation of droplet-based reflex-stimulating laryngoscopes. Current Directions in Biomedical Engineering, 5(1), 137-140. Vorabveröffentlichung online. https://doi.org/10.1515/cdbme-2019-0035, https://doi.org/10.15488/9819
Fast, J. F., Krauth, M., Ortmaier, T., Ptok, M., & Kahrs, L. A. (2019). Aufbau eines bildleiterbasierten Stereo-Laryngoskops für das anatomiegerechte Routine-Screening der Latenz des laryngealen Adduktionsreflexes nach Auslösung durch Tropfenbeschuss. Beitrag in 36. Wissenschaftliche Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Phoniatrie und Pädaudiologie, Göttingen, Niedersachsen, Deutschland. https://doi.org/10.3205/19DGPP27
Fast, J. F., Rüppel, A. K., Bärhold, C., Jungheim, M., Ortmaier, T., Ptok, M., & Kahrs, L. A. (2019). Endoscopic guidance system for stimulation of the laryngeal adductor reflex by droplet impact. In B. Fei, & C. A. Linte (Hrsg.), Medical Imaging 2019: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling Artikel 109510M (Proceedings of SPIE: Progress in biomedical optics and imaging; Band 10951). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2512852
Habich, T-L., Kaczor, D., Tappe, S., & Ortmaier, T. (2019). Online Learning of the Inverse Dynamics with Parallel Drifting Gaussian Processes: Implementation of an Approach for Feedforward Control of a Parallel Kinematic Industrial Robot. In Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, ICMA 2019 (S. 962-969). Artikel 8816298 (Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, ICMA 2019). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.. https://doi.org/10.1109/ICMA.2019.8816298
Hügl, S., Henke, M., Kahrs, L., Ortmaier, T., Lenarz, T., & Rau, T. S. (2019). Development of a test bench for insertion force measurements with precise orientation of specimen using a stereo optical navigation system. Laryngo- Rhino- Otologie, 98(2), Artikel S316. https://doi.org/10.1055/s-0039-1686402
Ihler, S., Laves, M-H., & Ortmaier, T. (2019). Towards Manifold Learning of Image-Based Motion Models for Oscillating Vocal Folds. Vorabveröffentlichung online. https://openreview.net/forum?id=S1xTGVhE5N
Ihlers, S., Schulz, JP., Laves, M-H. V., Kahrs, L. A., & Ortmaier, T. (2019). Towards Patient-Specific Neural Networks for Image-Based Motion Estimation. In Computer-Assisted Radiology and Surgery (CARS)
Ihlers, S., Seifert, J. M., Laves, M-H. V., Kahrs, L. A., Ptok, M., & Ortmaier, T. (2019). Vergleichsstudie von objektbasiertem Hochgeschwindigkeits-Tracking der Glottis. In Computer- und Roboter-Assistierte Chirurgie (CURAC)
Knöchelmann, E., Tappe, S., Ortmaier, T., & Mannel, A. (2019). Cost-optimized control of dc microgrids based on characteristic diagrams. In Proceedings - 2019 IEEE International Conference on Industrial Technology, ICIT 2019 (S. 1685-1691). Artikel 8755240 (Proceedings of the IEEE International Conference on Industrial Technology; Band 2019-February). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.. https://doi.org/10.1109/ICIT.2019.8755240
Knöchelmann, E., Männel, A., Goetjes, B., Tappe, S., & Ortmaier, T. (2019). Decentralized Cost-Optimized Fuzzy Control of DC Micro Grids. In 3rd IEEE International Conference on DC Microgrids (ICDCM 2019) IEEE. https://doi.org/10.15488/10364, https://doi.org/10.1109/ICDCM45535.2019.9232741
Knöchelmann, E., Kotlarski, J., Böhm, T., Tappe, S., & Ortmaier, T. (2019). Potential of Energy Storage Systems for Industrial Robots. In T. Schüppstuhl, K. Tracht, & J. Roßmann (Hrsg.), Tagungsband des 4. Kongresses Montage Handhabung Industrieroboter (S. 168-177). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-59317-2_17
Kortmann, K-P., Seel, A., Zumsande, J., Wielitzka, M., & Ortmaier, T. (2019). Entwicklung eines stochastischen Werkstücktrackings für (teil-)automatisierte Produktionsprozesse. In Fachtagung Mechatronik 2019 (S. 225-230). University of Paderborn. https://doi.org/doi.org/10.17619/UNIPB/1-775
Kortmann, K-P., Seel, A., Zumsande, J., Wielitzka, M., & Ortmaier, T. (2019). Entwicklung eines stochastischen Werkstücktrackings für (teil-)automatisierte Produktionsprozesse. 225-230. Beitrag in Fachtagung Mechatronik, Paderborn, Nordrhein-Westfalen, Deutschland. https://doi.org/10.17619/UNIPB/1-775
Kundrat, D., Schoob, A., Piskon, T., Grässlin, R., Schuler, P. J., Hoffmann, T. K., Kahrs, L. A., & Ortmaier, T. (2019). Toward Assistive Technologies for Focus Adjustment in Teleoperated Robotic Non-Contact Laser Surgery. IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics, 1(3), 145-157. Artikel 8777169. https://doi.org/10.1109/tmrb.2019.2931438
Laves, M. H., Bicker, J., Kahrs, L. A., & Ortmaier, T. (2019). A dataset of laryngeal endoscopic images with comparative study on convolution neural network-based semantic segmentation. International journal of computer assisted radiology and surgery, 14(3), 483-492. Vorabveröffentlichung online. https://doi.org/10.48550/arXiv.1807.06081, https://doi.org/10.1007/s11548-018-01910-0
Laves, M. H., Ihler, S., Kahrs, L. A., & Ortmaier, T. (2019). Deep-learning-based 2.5D flow field estimation for maximum intensity projections of 4D optical coherence tomography. In B. Fei, & C. A. Linte (Hrsg.), Medical Imaging 2019: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling Artikel 109510R (Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE; Band 10951). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2512952
Laves, M-H., Ihler, S., & Ortmaier, T. (2019). Deformable Medical Image Registration Using a Randomly-Initialized CNN as Regularization Prior. Vorabveröffentlichung online. https://doi.org/10.48550/arXiv.1908.00788
Laves, M-H. V., Latus, S., Bergmeier, J. N., Ortmaier, T., Kahrs, L. A., & Schlaefer, A. (2019). Endoscopic vs. volumetric OCT imaging of mastoid bone structure for pose estimation in minimally invasive cochlear implant surgery. Vorabveröffentlichung online. https://doi.org/10.48550/arXiv.1901.06490
Laves, M. H., Ihler, S., Ortmaier, T., & Kahrs, L. A. (2019). Quantifying the uncertainty of deep learning-based computer-aided diagnosis for patient safety. Current Directions in Biomedical Engineering, 5(1), 223-226. https://doi.org/10.1515/cdbme-2019-0057
Laves, M-H., Ihler, S., Kahrs, L. A., & Ortmaier, T. (2019). Retinal OCT disease classification with variational autoencoder regularization. Vorabveröffentlichung online. https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.00790