3D visualization tool for minimally invasive discectomy assistance
Notice bibliographique
Résumé
Multimodal fusion of 2D thoracoscopic images with a pre-operative 3D anatomical model of the spine is useful for minimally invasive surgical procedures using an angled monocular endoscope with varying focal length. An offline calibration procedure has been developed to compute initial endoscope parameters, such as lens distortion, focal length and optical center before surgery. An optical tracking system is used to update extrinsic parameters describing the position and orientation of the endoscope in real-time during the procedure. This calibration allows the registration of the thoracoscopic image sequence with a pre-operative MRI 3D model of the spine. Two visualization methods merging the 3D model and thoracoscopic image sequence have been developed using both augmented reality and augmented virtuality paradigms primarily as an aid for discectomy. Augmented views are generated by adding annotations and projecting the MRI 3D model onto real thoracoscopic images. Virtual views are generated by projecting the real thoracoscopic images on a virtual view of the 3D model. Experimental results showed that the calibration procedure accuracy obtained by computing the relative 3D reconstruction error on a known object was 1.0 mm. Two orthopedic surgeons assessed the generated views, confirming the relevance and added value of the proposed visualization tool for minimally invasive discectomy assistance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».