Freehand ultrasound calibration using the unscented Kalman filter
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional freehand ultrasound has found several clinical applications, such as image-guided surgery and radiotherapy, since the last decade. A key step of all the freehand ultrasound imaging systems is calibration. Calibration is the procedure to estimate a two to three-dimensional transformation matrix which precisely maps two-dimensional ultrasound images to the physical coordinate. This paper presents a novel freehand ultrasound calibration algorithm which is based on a sequential least squares method, known as the Unscented Kalman Filter (UKF) algorithm. This method has significant advantages over the prior approaches, where the block least squares techniques have been employed to perform the ultrasound probe calibration. One of the advantages is that it computes the calibration parameters as well as their variances sequentially by processing the sample points, collected from ultrasound images of a designed phantom, one by one. Variance evaluation can be used to generate a confidence measure for the estimated calibration matrix. It also enables us to stop the calibration procedure once the desired confidence measure is met or informs us to collect more sample points to improve the calibration accuracy. The proposed calibration method is evaluated by using a custom designed N-wire phantom. The simulation results confirm that the proposed calibration algorithm converges to the same solution as the block least squares algorithms, while having the above mentioned practical advantages.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».