OCT Imaging for Pose Estimation and Feedback Control of an Articulated Magnetic Surgical Tool
Notice bibliographique
Résumé
Magnetically-driven surgical tools are a new class of millimetre-scale devices that could enable procedures such as minimally invasive neurosurgery due to their high dexterity at a small size. However, safe and effective control of these magnetic tools necessitates real-time observation of tool joint angles, which is challenging inside a surgical environment. Optical coherence tomography (OCT) is an emerging volumetric imaging technique offering 3D visualization of tissue and tools simultaneously, which we explore for joint angle estimation. While some previous studies have used OCT for estimating the pose of rigid instruments, those methods are specific to needle-like tools, and often have slow processing speed. In this work, we benchmark eight deep-learning models adapted from other 3D modalities to OCT data showing magnetic tools in a mock surgical environment. The models are tested in the presence of other objects, occlusion, noise, and the tool being partially outside of the OCT's field of view. The best performing model, VoxelNeXt, is adapted from 3D object detection in LiDAR scans, the first time a model of this kind is used on medical data. It infers tool pose with 0.6 mm position and$5^\circ$angular errors, with 40 ms inference time. We use this model to provide feedback for controlling a multi-jointed magnetic tool, demonstrating the robustness of OCT-based feedback control. Code and dataset are available athttps://medcvr.utm.utoronto.ca/ral2025-oct-pose.html.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».