Comparative Tracking Error Analysis of Five Different Optical Tracking Systems
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Effective utilization of an optical tracking system for image-based surgical guidance requires optimal placement of the dynamic reference frame (DRF) with respect to the tracking camera. Unlike other studies that measure the overall accuracy of a particular navigation system, this study investigates the precision of one component of the navigation system: the optical tracking system (OTS). The precision of OTS measurements is quantified asjitter. By measuring jitter, one can better understand how system inaccuracies depend on the position of the DRF with respect to the camera.Materials and Methods: Both FlashPoint™ (Image Guided Technologies, Inc., Boulder, Colorado) and Polaris™ (Northern Digital Inc., Ontario, Canada) optical tracking systems were tested in five different camera and DRF configurations. A linear testing apparatus with a software interface was designed to facilitate data collection. Jitter measurements were collected over a single quadrant within the camera viewing volume, as symmetry was assumed about the horizontal and vertical axes.Results: Excluding the highest 5% of jitter, the FlashPoint cameras had an RMS jitter range of 0.028 ± 0.012 mm for the 300 mm model, 0.051 ± 0.038 mm for the 580 mm model, and 0.059 ± 0.047 mm for the 1 m model. The Polaris camera had an RMS jitter range of 0.058 ± 0.037 mm with an active DRF and 0.115 ± 0.075 mm with a passive DRF. Conclusion: Both FlashPoint and Polaris have jitter less than 0.11 mm, although the error distributions differ significantly. Total jitter for all systems is dominated by the component measured in the axis directed away from the camera.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».