XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误计算
无框神经训练，具有计算机视觉和实时跟踪的床边外部室外排放位置：尸体研究
客观，通过图像指导技术改善床旁神经外科手术程序安全性和准确性的主要障碍是缺乏针对移动患者的快速部署，实时的注册和跟踪系统。这种缺陷解释了外部室排水的徒手放置的持续性，该室外排水口具有不准确定位的固有风险，多次通过，流血出血以及对邻近脑实质的伤害。在这里，作者介绍并验证了无框立体神经纳维加菌和导管放置的新型图像登记和实时跟踪系统。方法使用计算机视觉技术来开发一种几乎连续，自动和无标记的图像注册的算法。该程序融合了受试者的预处理CT扫描中的3D摄像头图像（快照表面），并且通过人工智能驱动的重新校准（Real-Track）进行了患者运动。计算了5个发生串行运动（快速，缓慢的速度滚动，俯仰和偏航运动）的5个尸体头部的表面注册误差（SRE）和目标注册误差（TRE），以及几个测试条件，例如有限的解剖学暴露和不同的受试者照明。使用模拟的无菌技术将六个导管放在每个尸体头（总计30个位置）中。过程后CT扫描允许比较计划的和实际导管位置，以进行用户错误计算。的结果注册对于所有5个尸体标本都成功，导管放置的总体平均值（±标准偏差）SRE为0.429±0.108 mm。TRE的精度在1.2毫米以下保持在1.2 mm的范围内，整个标本运动的低速和高速滚动，俯仰和偏航的速度最高，重新校准时间最慢，为0.23秒。当样品被覆盖或完全不覆盖时，SRE没有统计学上的显着差异（p = 0.336）。在明亮的环境与昏暗的环境中进行注册对SRE没有统计学上的显着影响（分别为p = 0.742和0.859）。对于导管放置，平均TRE为0.862±0.322 mm，平均用户误差（目标和实际导管尖端之间的差异）为1.674±1.195 mm。结论这个基于计算机视觉的注册系统提供了对尸体头的实时跟踪，其重新校准时间少于四分之一的一秒钟，并具有亚毫升准确性，并启用了毫米准确性的导管放置。使用这种指导床旁心室造口术可以减少并发症，改善安全性并将其推断到清醒，非肌化患者中的其他无框立体定向应用。