Test Platform for Developing New Optical Position Tracking Technology towards Improved Head Motion Correction in Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Optical tracking of head pose via fiducial markers has been proven to enable effective correction of motion artifacts in the brain during magnetic resonance imaging but remains difficult to implement in the clinic due to lengthy calibration and set up times. Advances in deep learning for markerless head pose estimation have yet to be applied to this problem because of the sub-millimetre spatial resolution required for motion correction. In the present work, two optical tracking systems are described for the development and training of a neural network: one marker-based system (a testing platform for measuring ground truth head pose) with high tracking fidelity to act as the training labels, and one markerless deep-learning-based system using images of the markerless head as input to the network. The markerless system has the potential to overcome issues of marker occlusion, insufficient rigid attachment of the marker, lengthy calibration times, and unequal performance across degrees of freedom (DOF), all of which hamper the adoption of marker-based solutions in the clinic. Detail is provided on the development of a custom moiré-enhanced fiducial marker for use as ground truth and on the calibration procedure for both optical tracking systems. Additionally, the development of a synthetic head pose dataset is described for the proof of concept and initial pre-training of a simple convolutional neural network. Results indicate that the ground truth system has been sufficiently calibrated and can track head pose with an error of <1 mm and <1°. Tracking data of a healthy, adult participant are shown. Pre-training results show that the average root-mean-squared error across the 6 DOF is 0.13 and 0.36 (mm or degrees) on a head model included and excluded from the training dataset, respectively. Overall, this work indicates excellent feasibility of the deep-learning-based approach and will enable future work in training and testing on a real dataset in the MRI environment.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».