A universal calibration framework for mixed-reality assisted 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
BACKGROUND: Mixed-reality-assisted surgery has become increasingly prominent, offering real-time 3D visualization of target anatomy such as tumors. These systems facilitate translating preoperative 3D surgical plans to the patient's body intraoperatively and allow for interactive modifications based on the patient's real-time conditions. However, achieving sub-millimetre accuracy in mixed-reality (MR) visualization and interaction is crucial to mitigate device-related risks and enhance surgical precision. OBJECTIVE: Given the critical role of camera calibration in hologram-to-patient anatomy registration, this study aims to develop a new device-agnostic and robust calibration method capable of achieving sub-millimetre accuracy, addressing the prevalent uncertainties associated with MR camera-to-world calibration. METHODS: We utilized the precision of surgical navigation systems (NAV) to address the hand-eye calibration problem, thereby localizing the MR camera within a navigated surgical scene. The proposed calibration method was integrated into a representative surgery system and subjected to rigorous testing across various 2D and 3D camera trajectories that simulate surgeon head movements. RESULTS: The calibration method demonstrated positional errors as low as 0.2 mm in spatial trajectories, with a standard error also at 0.2 mm, underscoring its robustness against camera motion. This accuracy complies with the accuracy and stability requirements essential for surgical applications. CONCLUSION: The proposed fiducial-based hand-eye calibration method effectively incorporates the accuracy and reliability of surgical navigation systems into MR camera systems used in intraoperative applications. This integration facilitates high precision in surgical navigation, proving critical for enhancing surgical outcomes in mixed-reality-assisted 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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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