A mutual-information-based registration algorithm for ultrasound-guided computer-assisted orthopaedic surgery
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel approach and its preliminary laboratory results for the employment of ultrasound (US) imaging in intraoperative guidance of computer-assisted orthopaedic surgeries (CAOS). The goal is to register live intraoperative US images with preoperative surgical planning data using minimal number of images. Preoperatively, a set of 2D US images are acquired with the corresponding positional information of the US probe provided by an optical tracking system. Using calibration parameters, the position of every pixel in the acquired images is transformed into the world coordinate frame to construct a 3D volumetric representation of the targeted anatomy for surgical planning. Intraoperatively, the surgeon takes live US images from the patient with the position of the US probe tracked in real time. A mutual-information-based registration algorithm is then used to find the closest match to the live image in the preoperative US image database. Because the position of the preoperative image inside the US volume is known, we are able to register the preoperative US volume to the live image, thus to the patient. Experiments have shown the registration algorithm has sub-millimeter accuracy in localizing the best match between the intraoperative and pre-operative images, demonstrating great potential for orthopaedic surgery applications. This method has some significant advantages over the previously reported US-guided CAOS techniques: it requires no segmentation, and employs only a few intraoperative images to accurately and robustly localize the patient. Preliminary laboratory results on both a Sawbones model of a radius bone and human subjects are presented.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».