Needle localization using a moving stylet/catheter in ultrasound-guided regional anesthesia: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Despite the wide range and long history of ultrasound guided needle insertions, an unresolved issue in many cases is clear needle visibility. A well-known ad hoc technique to detect the needle is to move the stylet and look for changes in the needle appearance. We present a new method to automatically locate a moving stylet/catheter within a stationary cannula using motion detection. We then use this information to detect the needle trajectory and the tip. The differences between the current frame and the previous frame are detected and localized, to minimize the influence of tissue global motions. A polynomial fit based on the detected needle axis determines the estimated stylet shaft trajectory, and the extent of the differences along the needle axis represents the tip. Over a few periodic movements of the stylet including its full insertion into the cannula to the tip, a combination of polynomial fits determines the needle trajectory and the last detected point represents the needle tip. Experiments are conducted in water bath and bovine muscle tissue for several stylet/catheter materials. Results show that a plastic stylet has the best needle shaft and tip localization accuracy in the water bath with RMSE = 0:16 mm and RMSE = 0:51 mm, respectively. In the bovine tissue, the needle tip was best localized with the plastic catheter with RMSE = 0:33 mm. The stylet tip localization was most accurate with the steel stylet, with RMSE = 2:81 mm and the shaft was best localized with the plastic catheter, with RMSE = 0:32 mm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».