Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a new method for 2D/3D registration and report its experimental results. The method employs the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) algorithm to search for an optimal transformation that aligns the 2D and 3D data. The similarity calculation is based on Digitally Reconstructed Radiographs (DRRs), which are dynamically generated from the 3D data using a hardware-accelerated technique - Adaptive Slice Geometry Texture Mapping (ASGTM). Three bone phantoms of different sizes and shapes were used to test our method: a long femur, a large pelvis, and a small scaphoid. A collection of experiments were performed to register CT to fluoroscope and DRRs of these phantoms using the proposed method and two prior work, i.e. our previously proposed Unscented Kalman Filter (UKF) based method and a commonly used simplex-based method. The experimental results showed that: 1) with slightly more computation overhead, the proposed method was significantly more robust to local minima than the simplex-based method; 2) while as robust as the UKF-based method in terms of capture range, the new method was not sensitive to the initial values of its exposed control parameters, and has also no special requirement about the cost function; 3) the proposed method was fast and consistently achieved the best accuracies in all compared methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».