Augmented reality visualisation for orthopaedic surgical guidance with pre‐ and intra‐operative multimodal image data fusion
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.
Notice bibliographique
Résumé
Augmented reality (AR) has proven to be a useful, exciting technology in several areas of healthcare. AR may especially enhance the operator's experience in minimally invasive surgical applications by providing more intuitive and naturally immersive visualisation in those procedures which heavily rely on three‐dimensional (3D) imaging data. Benefits include improved operator ergonomics, reduced fatigue, and simplified hand–eye coordination. Head‐mounted AR displays may hold great potential for enhancing surgical navigation given their compactness and intuitiveness of use. In this work, the authors propose a method that can intra‐operatively locate bone structures using tracked ultrasound (US), registers to the corresponding pre‐operative computed tomography (CT) data and generates 3D AR visualisation of the operated surgical scene through a head‐mounted display. The proposed method deploys optically‐tracked US, bone surface segmentation from the US and CT image volumes, and multimodal volume registration to align pre‐operative to the corresponding intra‐operative data. The enhanced surgical scene is then visualised in an AR framework using a HoloLens. They demonstrate the method's utility using a foam pelvis phantom and quantitatively assess accuracy by comparing the locations of fiducial markers in the real and virtual spaces, yielding root mean square errors of 3.22, 22.46, and 28.30 mm in the x , y , and z directions, respectively.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle