Real Time Three-Dimensional image processing with Application to Automated Cell Surgery Visual Servoing
Notice bibliographique
Résumé
The locations of the target cell, its internal structures and surgical tools are essential to achieve visual servoing control for automated cell surgery. Real time image feedback allows the controller to adjust promptly for location variation due to motion of the cell when in contact with surgery tools. This paper uses Z-stack images of a 2-blastomere mouse embryo cell to develop a novel real time three-dimensional (3D) image processing algorithm. The proposed algorithm computes the centroid of each embryo blastomere and surgical tool tip in 3D image-plane coordinate. 3D Canny edge detector processes the embryo to produce a segmented 3D model. By converting the 3D model into a point cloud, the centroid of each blastomere is then estimated using an unsupervised machine learning technique, k-means clustering. For the surgical tool, 2D Canny edge detector is used in this case to compress computation time. The surgical tool tip location is selected as the furthest point away from the image edge where surgical tool appears. With 6.1μm computation variation and 2.4Hz update frequency, the proposed algorithm is suitable to perform automated cell surgery using visual servoing, especially Image-Based Visual Servoing (IBVS), with the obtained image-plane locations in the 3D image. The proposed algorithm has also shown theoretical potential to be implemented into other embryo development stages.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».