Fusion of electromagnetic tracking with speckle-tracked 3D freehand ultrasound using an unscented Kalman filter
Notice bibliographique
Résumé
Freehand 3D ultrasound (US) using a 2D US probe has the advantage over conventional 3D probes of being able to collect arbitrary 3D volumes at a lower cost. Conventionally, optical and electromagnetic (EM) sensors are used to keep track of the US probe position. Optical tracking provides more accuracy but requires line-of-sight which can be a problem for many applications. Conversely, EM tracking does not have any line-of-sight restrictions, but it has lower accuracy and measurement jitter, and is susceptible to metallic distortions. Ultrasound imaging has the advantage that the speckle inherent in all images contains relative position information due to the decorrelation of speckle over distance. However, tracking the position of US images using speckle information alone suffers from drifts caused by tissue inconsistencies, and overall lack of accuracy. In our work, we examine the possibility for overcoming the limitations of both EM US tracking and freehand, speckle-based US image tracking, through the fusion of these techniques. Even though positions found through speckle-based tracking have very little jitter, the overall error is large, due to drifts in position estimation. By combining the EM and speckle-based tracking information using an Unscented Kalman Filter, we are able to reduce the drift errors as well as to eliminate high-frequency jitter noise from the EM tracker positions. Such fusion produces a smooth and accurate 3D reconstruction superior to those using the EM tracker alone. In addition, we look at the effect of metallic distortions on our fusion and demonstrate improvements over the EM tracker reconstruction.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».