TU‐FF‐A4‐02: Active Tool/Fiducial Segmentation and Tracking in Multiple Modalities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To build a tracking framework that, given a description of a tool/fiducial, the geometry of the imaging system and a sequence of images, outputs estimates of selected kinematics of the tool/fiducial along with a measure of the uncertainty in these estimates. The output of the system may be used as feedback to actively modify the imaging system parameters in order to achieve the desired precision with which the object is tracked while minimizing other parameters (eg. dose delivered to the patient). Method and Materials: A two stage approach is employed where (i) the object is segmented using its invariant features, its model, and other prior information that may be available and (ii) a particle filter is applied to the results of the segmentation for robustly tracking the object. A particle filter is chosen because of its simplicity, its robustness to noise and occlusion, its ability to represent multimodal beliefs, and also because its performance approaches that of the optimal Kalman filter given enough samples. Results: This approach has been applied to a (physically) simulated brachytherapy procedure to track the position of a needle loaded with seeds in an X‐ray fluoroscopic sequence. The system outputs the 3D position and orientation of the needle along with a confidence measure along each dimension. This output is robust to noise and partial occlusion. Conclusion: This work provides a generic framework for segmentation and tracking across multiple modalities that also reports a confidence measure for each estimated parameter. Such a system has many online applications such as radiation therapy guidance, intra‐operative image‐guided laparoscopic surgery, brachytherapy and various biopsy procedures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».