Cardiac ultrasound multiview fusion using a multicamera tracking system
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a novel approach to fuse multiple three-dimensional ultrasound scans using a multi-camera tracking system. Recent advances in echocardiography allow real-time three-dimensional dynamic acquisition of the heart. However, one of the major limitations of the three-dimensional echocardiography is the limited field-of-view (FOV), which may lead to an acquisition insufficient to cover the whole geometry of the heart. Recently, methods to improve the FOV and image quality have been introduced by acquiring multiple conventional single-view images with small transducer movements. These methods rely on image registration to align singleview images, and therefore, require sufficient overlap between images to obtain accurate alignment. In this study, we propose a method that relies on a multi-camera tracking system external to the images for image alignment, and therefore, it does not have the constraints of image overlap or quality. The multicamera tracking system is capable of tracking position and orientation information of several objects simultaneously. The accuracy of the alignment of the multi-camera tracking system is superior to the image resolution of echocardiography images. In this pilot project, we used a dynamic heart phantom and a cuboid gelatin phantom to evaluate our method and showed that the proposed method yielded an accurate alignment of image volumes in three-dimensional space.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».