3D-printed phantom for the characterization of non-uniform rotational distortion(Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
Endoscopic catheter-based imaging systems that employ a 2-dimensional rotary or 3-dimensional rotary-pullback scanning mechanism require constant angular velocity at the distal tip to ensure correct angular registration of the collected signal. Non-uniform rotational distortion (NURD) – often present due to a variety of mechanical issues – can result in inconsistent position and velocity profiles at the tip, limiting the accuracy of any measurements. Since artifacts like NURD are difficult to identify and characterize during tissue imaging, phantoms with well-defined patterns have been used to quantify position and/or velocity error. In this work we present a fast, versatile, and cost-effective method for making fused deposition modeling 3D printed phantoms for identifying and quantifying NURD errors along an arbitrary user-defined pullback path. Eight evenly-spaced features are present at the same orientation at all points on the path such that deviations from expected geometry can be quantified for the imaging catheter. The features are printed vertically and then folded together around the path to avoid issues with printer head resolution. This method can be adapted for probes of various diameters and for complex imaging paths with multiple bends. We demonstrate imaging using the 3D printed phantoms with a 1mm diameter rotary-pullback OCT catheter and system as a means of objectively evaluating the mechanical performance of similarly constructed probes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 0,003 |
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 ».