Registration of preoperative CT to intraoperative ultrasound via a statistical wrist model for scaphoid fracture fixation
Notice bibliographique
Résumé
Scaphoid fracture is the most probable outcome of wrist injury and it often occurs due to sudden fall on an outstretched arm. To fix an acute non-displaced fracture, a volar percutaneous surgical procedure is highly recommended as it provides faster healing and better biomechanical outcome to the recovered wrist. Conventionally, this surgical procedure is performed under X-ray based fluoroscopic guidance, where surgeons need to mentally determine a trajectory of the drilling path based on a series of 2D projection images. In addition to challenges associated with mapping 2D information to a 3D space, the process involves exposure to ionizing radiation. Ultrasound (US) has been suggested as an alternate; US has many advantages including its non-ionizing nature and real-time 3D acquisition capability. US images are, however, difficult to interpret as they are often corrupted by significant amounts of noise or artifact, in addition, the appearance of the bone surfaces in an US image contains only a limited view of the true surfaces. In this thesis, I propose techniques to enable ultrasound guidance in scaphoid fracture fixation by augmenting intraoperative US images with preoperative computed tomography (CT) images via a statistical anatomical model of the wrist. One of the major contributions is the development of a multi-object statistical wrist shape+scale+pose model from a group of subjects at wide range of wrist positions. The developed model is then used to register with the preoperative CT to obtain the shapes and sizes of the wrist bones. The intraoperative procedure starts with a novel US bone enhancement technique that takes advantage of an adaptive wavelet filter bank to accurately highlight the bone responses in US. The improved bone enhancement in turn enables a registration of the statistical pose model to intraoperative US to estimate the optimal scaphoid screw axis for guiding the surgical procedure. In addition to this sequential registration technique, I propose a joint registration technique that allows a simultaneous fusion of the US and CT data for an improved registration output. We conduct a cadaver experiment to determine the accuracy of the registration process, and compare the results with the ground truth.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».