Target registration error for rigid shape-based registration with heteroscedastic noise
Notice bibliographique
Résumé
We propose an analytic equation for approximating expected root mean square (RMS) target registration error (TRE) for rigid shape-based registration where measured noisy data points are matched to a rigid shape. The noise distribution of the data points is assumed to be zero-mean, independent, and non-identical; i.e., the noise covariance may be different for each data point. The equation was derived by extending a previously published spatial stiffness model of registration. The equation was validated by performing registration experiments with both synthetic registration data and data collected using an optically tracked pointing stylus. The synthetic registration data were generated from the surface of an ellipsoid. The optically tracked data were collected from three plastic replicas of human radii and registered to isosurface models of the radii computed from CT scans. Noise covariances for the data points were computed by considering the pose of the tracked stylus, the positions of the individual fiducial markers on the stylus coordinate reference frame, and the calibrated position of the stylus tip; these quantities and an estimate of the fiducial localization covariance of the tracking system were used as inputs to a previously published algorithm for estimating the covariance of TRE for point-based (fiducial) registration. Registration simulations were performed using a modified version of the iterated closest point algorithm and the resulting RMS TREs were compared to the values predicted by our analytic equation.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».