INTRAOPERATIVE SURGICAL NAVIGATION BASED ON LASER SCANNER FOR IMAGE-GUIDED ORAL AND MAXILLOFACIAL SURGERY
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In oral and maxillofacial surgery, computer-assisted navigation technologies have been widely used to achieve intraoperative positioning. The traditional methods mainly rely on the experience of doctors and the difference between the locations of key points in the surgical area and the preoperative planning, which have certain limitations. In this paper, a new intraoperative surgical navigation framework based on mobile laser scanner is proposed, which ensures that surgery is performed accurately according to the preoperative planning. The framework mainly includes two parts. First, the real-time surface reconstruction of the anatomy should be realized during the operation. Second, the acquired image is matched to the planned image in real time. Although the most common method of surface reconstruction is to render the volume directly from raw data or render the surface from the segmented data using computed tomography/magnetic resonance (CT/MR) data, this method is too complicated for performing the real-time operation during surgery. Furthermore, a new surface registration technique is proposed for image-guided oral and maxillofacial surgery based on the point sets. To improve the registration accuracy and robustness, the point sets are modeled by Mixed Student’s t-Distribution model. In the experiments, the point sets of CT data are from 10 patients with craniomaxillofacial diseases and the surface point set is from the LRS. The TRE of 10 data was less than 1[Formula: see text]mm. Compared with the paired-point registration method and Iterative Closest Point algorithm, the results demonstrated better performance of the proposed method, the surgical situation can be displayed in real time during the surgical process, and any differences from the surgical plan can also be reflected.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle