Evaluation of Increasing Camera Baseline on Depth Perception in Surgical Robotics
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we evaluate the effect of increasing camera baselines on depth perception in robot-assisted surgery. Restricted by the diameter of the surgical trocar through which they are inserted, current clinical stereo endoscopes have a fixed baseline of 5.5 mm. To overcome this restriction, we propose using a stereoscopic "pickup" camera with a side-firing design that allows for larger baselines. We conducted a user study with baselines of 10 mm, 15 mm, 20 mm, and 30 mm to evaluate the effect of increasing baseline on depth perception when used with the da Vinci surgical system. Subjects (N=28) were recruited and asked to rank differently sized poles, mounted at a distance of 200 mm from the cameras, according to their increasing order of height when viewed under different baseline conditions. The results showed that subjects performed better as the baseline was increased with the best performance at a 20 mm baseline. This preliminary proof-of-concept study shows that there is opportunity to improve depth perception in robot-assisted surgical systems with a change in endoscope design philosophy. In this paper, we present this change with our side-firing "pickup" camera and its flexible baseline design. Ultimately, this serves as the first step towards an adaptive baseline camera design that maximizes depth perception in surgery.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».