Virtual tape measure for the operating microscope: System specifications and performance evaluation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Virtual Tape Measure for the Operating Microscope (VTMOM) was created to assist surgeons in making accurate 3D measurements of anatomical structures seen in the surgical field under the operating microscope. The VTMOM employs augmented reality techniques by combining stereoscopic video images with stereoscopic computer graphics, and functions by relying on an operator's ability to align a 3D graphic pointer, which serves as the end-point of the virtual tape measure, with designated locations on the anatomical structure being measured. The VTMOM was evaluated for its baseline and application performances as well as its application efficacy. METHODS: Baseline performance was determined by measuring the mean error (bias) and standard deviation of error (imprecision) in measurements of non-anatomical objects. Application performance was determined by comparing the error in measuring the dimensions of aneurysm models with and without the VTMOM. Application efficacy was determined by comparing the error in selecting the appropriate aneurysm clip size with and without the VTMOM. RESULTS: Baseline performance indicated a bias of 0.3 mm and an imprecision of 0.6 mm. Application bias was 3.8 mm and imprecision was 2.8 mm for aneurysm diameter. The VTMOM did not improve aneurysm clip size selection accuracy. DISCUSSION AND CONCLUSION: The VTMOM is a potentially accurate tool for use under the operating microscope. However, its performance when measuring anatomical objects is highly dependent on complex visual features of the object surfaces.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».