Evaluation of the Intel RealSense SR300 camera for image-guided interventions and application in vertebral level localization
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Optical pose tracking of medical instruments is often used in image-guided interventions. Unfortunately, compared to commonly used computing devices, optical trackers tend to be large, heavy, and expensive devices. Compact 3D vision systems, such as Intel RealSense cameras can capture 3D pose information at several magnitudes lower cost, size, and weight. We propose to use Intel SR300 device for applications where it is not practical or feasible to use conventional trackers and limited range and tracking accuracy is acceptable. We also put forward a vertebral level localization application utilizing the SR300 to reduce risk of wrong-level surgery. METHODS: The SR300 was utilized as an object tracker by extending the PLUS toolkit to support data collection from RealSense cameras. Accuracy of the camera was tested by comparing to a high-accuracy optical tracker. CT images of a lumbar spine phantom were obtained and used to create a 3D model in 3D Slicer. The SR300 was used to obtain a surface model of the phantom. Markers were attached to the phantom and a pointer and tracked using Intel RealSense SDK’s built-in object tracking feature. 3D Slicer was used to align CT image with phantom using landmark registration and display the CT image overlaid on the optical image. RESULTS: Accuracy of the camera yielded a median position error of 3.3mm (95th percentile 6.7mm) and orientation error of 1.6° (95th percentile 4.3°) in a 20x16x10cm workspace, constantly maintaining proper marker orientation. The model and surface correctly aligned demonstrating the vertebral level localization application. CONCLUSION: The SR300 may be usable for pose tracking in medical procedures where limited accuracy is acceptable. Initial results suggest the SR300 is suitable for vertebral level localization.
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.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».