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Enregistrement W2109213053 · doi:10.5555/602099.602104

Direct surface extraction from 3D freehand ultrasound images

2002· article· en· W2109213053 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMedical Image Segmentation Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelArtificial intelligenceComputer sciencePixelComputer vision3D ultrasoundNoise (video)Data setSampling (signal processing)UltrasoundImage resolutionFeature extractionSurface (topology)Pattern recognition (psychology)Image (mathematics)MathematicsAcousticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface extraction from ultrasound data is challenging for a number of reasons, including noise and artifacts in the images and non-uniform data sampling. This thesis presents a new technique for the extraction of surfaces from freehand 3D ultrasound data. Most available 3D medical visualization methods fall into two categories: volume rendering and surface rendering. Surface rendering is chosen here because one of the long term goals of this thesis is explicit modelling of organs. Recent progress has been made in surface extraction for a range data or an unorganized data set, by using Radial Basis Functions (RBFs) to represent the whole space with a signed distance function. Instead of using geometric distance as in previous work, this thesis proposes to use pixel intensity directly as a distance function. A new implementation of a freehand 3D ultrasound acquisition system is also introduced in this thesis using a trinocular optical tracking system with light-emitting diodes (LEDs) attached to an ultrasound probe. To calibrate the transformation between the ultrasound image coordinate system and the LED coordinate system, an N-wire calibration phantom was designed. High accuracy is obtained by using multiple images to oversample the calibration points and reduce the level of error. To complete the calibration, geometry of the calibration phantom is measured using a pointing device that is also based on optical tracking. Once calibrated, the 3D freehand ultrasound system is used to scan an object. The images obtained, along with the measured positions, are the inputs of the RBF surface extraction algorithm. First an automatic segmentation method is used to trim extraneous data points to reduce computational demands. Then the data is interpolated by the RBFs, and a surface extracted along isovalued regions. Results using the direct surface extraction method with RBF are shown to successfully extract ultrasound surfaces from thepoint cloud. Surfaces of both phantom and human skin are shown with high fidelity of shape and details. " In summary, this research is the first to represent the set of semi-structured ultrasound pixel data as a single function. From this, we are able to extract realistic surfaces without first reconstructing the irregularly spaced pixels into a regular 3D voxel array. The main advantage of this new approach is to avoid any loss of information normally associated with reconstruction of voxel array.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle