<title>Mapping of endoscopic images to object surfaces via ray-traced texture mapping for image guidance in neurosurgery</title>
Notice bibliographique
Résumé
A major limitation of the use of endoscopes in minimally invasive surgery is the lack of relative context between the endoscope and its surroundings. The purpose of this work is to map endoscopic images to surfaces obtained from 3D preoperative MR or CT data, for assistance in surgical planning and guidance. To test our methods, we acquired pre- operative CT images of a standard brain phantom from which object surfaces were extracted. Endoscopic images were acquired using a neuro-endoscope tracked with an optical tracking system, and the optical properties of the endoscope were characterized using a simple calibration procedure. Registration of the phantom and CT images was accomplished using markers that could be identified both on the physical object and in the pre-operative images. The endoscopic images were rectified for radial lens distortion, and then mapped onto the extracted surfaces via a ray-traced texture- mapping algorithm, which explicitly accounts for surface obliquity. The optical tracker has an accuracy of about 0.3 mm, which allows the endoscope tip to be localized to within mm. The mapping operation allows the endoscopic images to be effectively 'painted' onto the surfaces as they are acquired. Panoramic and stereoscopic visualization and navigation of the painted surfaces may then be reformed from arbitrary orientations, that were not necessarily those from which the original endoscopic views were acquired.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».