Stefan Wesarg

Stefan Wesarg studierte Physik an der Technischen Universität Berlin, der Ecole Nationale Supérieure de Physique de Marseille in Frankreich sowie der Universität Heidelberg. Themenschwerpunkte seines Studiums waren Astrophysik sowie Medizinische Physik. Seine Diplomarbeit machte er 2001 am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg.

Von 2001 bis 2007 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IGD in Darmstadt in der Abteilung Cognitive Computing & Medical Imaging (stellv. Abteilungsleiter von 2006 bis 2007). Dort arbeitete er in verschiedenen Projekten im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung: Ultraschall, medizinische Navigationssysteme sowie Analyse von Herzbilddaten.

Im Jahr 2007 wurde er vom Fachbereich Informatik der Technischen Universität Darmstadt promoviert (Dr.-Ing.). Anschließend arbeitete er von 2007 bis Ende 2011 als Postdoc an der Technischen Universität Darmstadt und baute die neue Nachwuchsforschergruppe Medical Computing auf. Als Leiter dieser Gruppe warb er erfolgreich Forschungsförderung bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) ein.

Seit 2012 ist er zurück am Fraunhofer IGD und Leiter der Abteilung Visual Healthcare Technologies. Fokus der aktuellen Arbeiten sind bildgestützte Eingriffe und Chirurgie, Ultraschall-Anwendungen für Diagnose und Planung, statistische Modellierung von Organen sowie Simulation und Planung für medizinischer Anwendungen.

Stefan Wesarg wurde mit dem »Eurographics 2005 Medical Prize, 2nd« für seinen Beitrag »MEDARPA – An Augmented Reality System for Supporting Minimally Invasive Interventions« ausgezeichnet. Sein Paper »Localizing Calcifications in Cardiac CT Data Sets Using a New Vessel Segmentation Approach« mit dem »Best Paper 2006, 2nd« des Journal of Digital Imaging bedacht. Er arbeitet regelmäßig als Reviewer verschiedener peer-reviewed Journals (z.B. IEEE Trans Med Img, Int. Journal for CARS, Journal of Digital Imaging) als auch für verschiedene Konferenzen und Workshops (z.B. IEEE ISBI, MICCAI Workshops).

• AR-System für die Lymphknotenexstirpation
• Augmented Reality (AR) für medizinische Interventionen
• Automatische Analyse medizinischer Bilddaten
• Automatische Analyse von Ultraschall-Bilddaten
• BD2Decide
• Bildanalyse für die Ophthalmologie
• Bildanalyse im Kosmetikbereich
• Coupled Shape Model
• ECHOMICS - Echographische Biomarker zur Analyse von Lymphknoten im Halsbereich
• Entwicklung patientenspezifischer künstlicher Nasennebenhöhlenpräparate für chirurgisches Training
• Exoskelette: Körperlich anstrengende Arbeit unterstützen
• Fusion und Analyse von Bilddaten für die Arthritis-Frühdiagnose
• Kohala
• Kosmetische Hautanalyse
• MD-PAEDIGREE: Model-Driven European Paediatric Digital Repository
• MED²ICIN
• Mobile Ultraschallsysteme für medizinische Anwendungen deutscher KMUs
• Modellbasierte Segmentierung der Knochenstrukturen „Articulated Atlas“
• Monitoring von Krankheits- und Therapieverläufen
• OraMod
• Point-of-Care-Ultraschall für Covid-19
• Software-Tools für die Patientenkommunikation
• sonAR: Augmented Reality macht Ultraschall-Bilder direkt am Patienten sichtbar
• Umfassende Dentalbildanalyse
• Virtuelle Biopsien und Radiomics