Device-Specific Calibration Methods for Optical Frequency Domain Reflectometry-Based Shape Sensing in Catheters and Surgical Needles
Notice bibliographique
Résumé
Minimally invasive procedures for diagnosing and treating occlusive arterial diseases and prostate cancer face significant challenges due to the complexity of navigating within occluded arteries and precisely positioning surgical needles. Fiber optic sensors, coupled with optical frequency domain reflectometry (OFDR), offer promising solutions to the accuracy limitations of traditional imaging methods in complex anatomies. This work proposes custom calibration techniques of fiber optic sensors for vascular catheters and prostate surgical needles, addressing device-specific characteristics that can cause shape sensing inaccuracies, making precise and reliable calibration crucial. We assessed how calibration, tool characteristics, and spatial resolution affect shape reconstruction accuracy, with the catheter calibration protocol yielding a root-mean-squared-error (RMSE) of 1.67 ± 0.77 mm (0.4% ± 0.2%), and the needle calibration protocol achieving 0.23 ± 0.14 mm (0.2% ± 0.1%). Although the impact of spatial resolution wasn't significant, it's crucial to consider as it varies with the specific medical device and application.Clinical relevance-The proposed calibration methods enhance the safety and precision of fiber optic minimally invasive procedures by reducing reliance on imaging like fluoroscopy, minimizing tool placement errors across various medical devices and clinical domains. We demonstrate potential for automation to improve both clinical outcomes and workflow efficiency.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».