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Falsche räumliche Interpretation ist immer noch eines der häufigsten Wahrnehmungsprobleme bei medizinischer Augmented Reality (AR). Um diese Herausforderung weiter zu untersuchen, wird unser Projekt neue Methoden erarbeiten, die die räumliche Wahrnehmung für medizinische AR verbessern können. Bestehende Ansätze reichen oft nicht aus, um medizinische 3D-Daten in projizierter oder optisch durchsichtiger AR zu erkunden. Während sie darauf abzielen, zusätzliche Tiefeninformationen für den gesamten Datensatz bereitzustellen, überladen viele aktuelle Ansätze die Szene mit zu vielen Informationen, wodurch wertvolle mentale Ressourcen gebunden werden und die Unaufmerksamkeitsblindheit potenziell verstärkt wird.

Daher werden wir neue Visualisierungs- und Interaktionstechniken für mehrschichtige AR entwickeln und evaluieren. Unser Ziel ist es, herauszufinden, ob Tiefenschichtzerlegungen helfen, die räumlichen Beziehungen medizinischer 3D-Daten besser zu verstehen, und ob Transparenz die Tiefenwahrnehmung bei mehrschichtigen Visualisierungen erleichtern kann. Darüber hinaus werden wir untersuchen, ob Methoden für multimodale und kollaborative Interaktion dazu beitragen können, die Menge der aktuell angezeigten AR-Informationen zu reduzieren. Die Ergebnisse dieses Projekts sollen neue Erkenntnisse für die Darstellung von mehrschichtigen Informationen in medizinischer AR liefern. Diese Erkenntnisse könnten genutzt werden, um etablierte AR-Visualisierungstechniken zu verbessern, die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen und damit Risiken bei AR-geführten medizinischen Eingriffen zu reduzieren.