A System for Visualizing and Assessing Electromagnetic Tracking Error during Computer-‐assisted Surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Electromagnetic tracking is used in image-‐guided interventions to monitor the position of surgical equipment. However, it is prone to error. During navigation procedures, the measurement and visualization of error should take place to ensure precision and accuracy. Our goal was to extend open-‐source software such that no programming from the user is needed for error monitoring.
 
 METHODS: The electromagnetic tracking error was defined as the difference in position readings of a surgical stylus that was optically and electromagnetically tracked. The optical tracking reading was considered ground truth as it is unaffected by metal objects. The stylus was moved freehandedly within a region of interest to quickly sample electromagnetic tracking error, including error caused by field-‐distortion inducing ferromagnetic materials and random noise. All tracked devices were used in a plug-‐and-‐play manner. Measurements were visualized in real-‐time in 3D Slicer, an open-‐ source platform for medical image computing (www.slicer.org).
 
 RESULTS: To determine the reproducibility of the data collected by our system, the tracking error was measured in regions of interest representing a surgeon’s workspace. Tests were done with and without metal objects placed in the workspace. A quick freehand sampling procedure was sufficient to detect error. Freehand measurements within a controlled environment reported distortion values of 1.16 mm (STD 0.71 mm). Measurements taken with a metal rod and parts from a surgical retractor kit were 4.27 mm (STD 2.92 mm) and 8.26 mm (STD 2.08 mm), respectively.
 
 CONCLUSION: Our system shows promise for the real-‐time visualization of
 electromagnetic tracking error during computer-‐assisted surgical procedures
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».