Data fusion for catheter tracking using Kalman filtering: applications in robot-assisted catheter insertion
Notice bibliographique
Résumé
X-ray image guided angioplasty is a minimally invasive procedure that involves the insertion of a catheter into a blood vessel to remove blockages to blood flow. There are several issues associated with conventional angioplasty which cause risks for the patient (damage to blood vessels, dislodging plaques, etc.) and difficulties for the clinician (X-ray exposure, fatigue, etc.). Autonomous or semi-autonomous robot-assisted catheter insertion is a solution that can reduce these problems substantially. To perform autonomous catheter insertion, closed-loop position control of the distal tip of the catheter is required during insertion. Therefore accurate real-time position feedback is needed for this purpose. We have developed a real-time image processing algorithm for catheter tip position tracking which has an acceptable performance but is sensitive to X-ray image artifacts caused by bones and dense tissues. A magnetic tracking system (MTS) is another modality that has also been used for catheter tip position tracking, but it is sensitive to external electromagnetic interferences and ferromagnetic material. Combining the measurement data provided by both imaging and magnetic sensors can compensate for the deficiencies of each and can also improve the robustness of catheter tip position tracking. We have developed a Kalman filter based sensor fusion scheme to overcome deficiencies of both of these methods and create a reliable real-time tracking of a catheter tip. Experiments have been performed by inserting a guide catheter into a model of the vasculature. The method has been tested in presence of occlusion in the images and also electromagnetic interference.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».