High-accuracy registration of intraoperative CT imaging
Notice bibliographique
Résumé
Image-guided interventions using intraoperative 3D imaging can be less cumbersome than systems dependent on preoperative images, especially by needing neither potentially invasive image-to-patient registration nor a lengthy process of segmenting and generating a 3D surface model. In this study, a method for computer-assisted surgery using direct navigation on intraoperative imaging is presented. In this system the registration step of a navigated procedure was divided into two stages: preoperative calibration of images to a ceiling-mounted optical tracking system, and intraoperative tracking during acquisition of the 3D medical image volume. The preoperative stage used a custom-made multi-modal calibrator that could be optically tracked and also contained fiducial spheres for radiological detection; a robust registration algorithm was used to compensate for the very high false-detection rate that was due to the high physical density of the optical light-emitting diodes. Intraoperatively, a tracking device was attached to plastic bone models that were also instrumented with radio-opaque spheres; A calibrated pointer was used to contact the latter spheres as a validation of the registration. Experiments showed that the fiducial registration error of the preoperative calibration stage was approximately 0.1 mm. The target registration error in the validation stage was approximately 1.2 mm. This study suggests that direct registration, coupled with procedure-specific graphical rendering, is potentially a highly accurate means of performing image-guided interventions in a fast, simple manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».