Use of a new tracking system based on ArToolkit for a surgical simulator: accuracy test and overall evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Computer assisted surgery (CAS) uses expensive tracking systems, such as Optotrak (Northern Digital, Canada). These cameras use infra-red (IR) light detection and give sub-millimeter accuracy for the tracking of surgical tools in a real surgical context. In simulation, such accuracy is not mandatory. To replace the standard tracking systems used in CAS simulation, this paper promotes the use of video tracking systems that are easy to set up and less expensive. This work was motivated by the 5/sup th/ European Framework project VOEU that is aiming to produce new training tools for orthopedic surgery. One problems to solve is to provide an autonomous system for supporting surgeons in learning CAS procedures, since new training components are frequently requested. Such training technologies can be used during surgical lessons given to medical students, or are delivered to surgeons for preparing a real CAS procedure. Due to new computer technologies based on PCs, surgical simulators can be built at low cost featuring video tracking. Tracking is a key part of each CAS simulator, since surgical tools are used and need to be located in space. Several test series were carried out according to confidence values given by the ArToolkit library to evaluate its accuracy regarding various different parameters (size of markers, video cameras, volume of interest). The simulator implementation proposes a new interface for ArToolkit displaying a 3D scene without showing the image sequence captured by the video camera. The implemented 3D module is entirely based on an OpenInventor (SGI, USA) engine and can easily be included as a subcomponent of any complex user interface. One to several tools can be displayed in real time allowing the completion of each step of a common CAS procedure.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».