Surface reconstruction from structured-light images for radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
To design and deliver proper radiation treatment for cancer patients, knowledge of the body's surface in the affected area is required. Currently, surface information is obtained by using a manually operated tracer. The drawbacks of this contact method include slow operation, and errors in repositioning the patient in an x-ray machine. Utilization of MRI or CT is also possible but expensive. We propose a non-contact, quick, inexpensive method to reconstruct the surface. In our non-contact method, a mask with transparent circular coloured spots and a black background, and an incoherent light source are used to create structured-light images. Colour coding is necessary to establish the correspondence between the projected and the observed patterns, which is essential for surface reconstruction. The deformed light pattern is photographed by an offset camera and analyzed. First, noise reduction is performed because images are noisy due to the low-light conditions and low sensitivity of an off-the-shelf camera. Then, pattern elements (light elliptical spots) are found in the image. We use an inverse polynomial to model the intensity of a light spot, which results in a non-convex, least-squares optimization problem. Next, spots are assigned to a grid according to their colours and location, and errors are corrected using the relative position of the spots. Finally, spatial coordinates of the surface points are computed and surface reconstruction is performed. The described algorithms are implemented as a MATLAB package, which converts the acquired images into a three-dimensional surface. The developed system is inexpensive, and it can easily be mounted on an x-ray machine. The software package can run on any standard PC.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».