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Enregistrement W3214395181 · doi:10.1109/ius52206.2021.9593407

Accuracy of Position and Pose Estimates of Ultrasound Probe Relative to Bony Anatomy

2021· article· en· W3214395181 sur OpenAlexafffundabout
L Maclean, Antony J. Hodgson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésArtificial intelligenceComputer visionPosition (finance)Computer scienceUltrasoundPoseRoboticsOrientation (vector space)Point (geometry)3D ultrasoundRobotAcousticsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many procedures in orthopedic surgery rely on navigation to accurately place instrumentation. These methods include fluoroscopic, stereotactic and robotic approaches. While contemporary systems have been successful at dramatically lowering reoperation rates, they may not always be available due to their significant costs ($850,000-$1,200,000) or appropriate due to their ionizing radiation. There is an interest in developing lower-cost, radiation-free, and accurate navigation. We propose to address this issue using ultrasound measured distances to nearby bone surfaces. Distances can be processed by a state-estimation algorithm to determine the position and pose of the probe relative to a preoperative CT scan. Recent studies have shown that ultrasound can accurately identify bone surfaces, and algorithms based on range measurements are used for accurate localization in mobile robotics. This study evaluates the feasibility of combining these techniques to make sufficient position and pose measurements in an anatomically realistic model. We assessed position and pose estimation accuracy in a simplified 2D space using a linear 2D ultrasound (L-14W/60, Ultrasonix Corp., Canada) to image (1) an adult L4 vertebra model (∼80 mm across), and (2) a set of ‘V’ shapes characterized by their internal angle. The probe was immersed in a water bath at ten different positions and orientations and images were acquired. The US probe position was measured using an NDI Vega optical tracker (Northern Digital Inc., Canada). The images were manually segmented and distance measurements to the model surface computed. We used a multistart interior point optimization algorithm to compute a position and pose that minimized an objective function based on the average squared distances between the predicted and measured distances to the model surface. We then computed the errors relative to the position reported by the optical tracker. The mean localization error of the probe around the anatomically-realistic model was 0.7mm in translation and 2° in rotation. The algorithm obtained similar errors within a range of initial position estimates of up to 12 mm and 20° from the true position. Errors in the parametric study decreased from 1.65 mm and 3.8° for a ‘V’ angle of 90° to 0.3 mm and 0.5° for a ‘V’ angle of 150°. These accuracies suggest that the proposed technique is sufficiently accurate to justify further development. Limitations include the use of a conventional 2D US probe, the 2D plane scenario rather than the real 3D use case, and the use of manual bone segmentation as opposed to an automated algorithm. Future work is planned to address these limitations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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