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Enregistrement W2039518493 · doi:10.1117/12.708537

Accuracy estimation in freehand ultrasound probe calibration

2007· article· en· W2039518493 sur OpenAlex
Mehdi H. Moghari, Thomas K. Chen, Purang Abolmaesumi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Sensor-Based Localization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPixelComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceCalibrationImaging phantomTransformation (genetics)Kalman filterResidualMean squared errorProcess (computing)MathematicsAlgorithmOpticsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional, freehand ultrasound is an imaging technique that has seen increasing applications in computer assisted surgery. A key element of this technique is image calibration, in order to estimate a three-dimensional homogeneous transformation that maps the position of individual pixels from the ultrasound image coordinate to the ultrasound probe coordinate frames. The transformation is typically calculated through imaging a calibration phantom of known geometry, and solving for the transformation parameters (either in closed-form or iteratively). The calibration error achieved through this process is usually assumed to be constant for all the pixels in the image. In this paper, we propose a novel method to estimate the calibration accuracy for individual pixels within an ultrasound image by employing the Unscented Kalman Filter (UKF). Based on the variances of calibration parameters extracted by UKF, a mean square residual error is estimated for each individual pixel in the ultrasound image. We demonstrate that the calibration error could in fact significantly vary for different pixels in the image. This observation could potentially impact the image registration process in computer assisted surgery applications. The method has been validated through simulations and experiments.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle