Abstrakt. Automatisering och påskyndande av interventionsterapi och diagnostiska arbetsflöden är en avgörande fråga. Ett sätt att förbättra dessa arbetsflöden är att påskynda procedurerna för bildinhämtning genom att helt automatisera patientinställningen. Detta dokument beskriver ett system som utför denna uppgift utan användning av markörer eller andra tidigare antaganden. Den returnerar metriska koordinater för 3-D kroppsformen i realtid för invers positionering. Detta uppnås genom tillämpning av en ny teknik, kallad Time-of-Flight (ToF) sensor. En ToF-sensor är en kostnadseffektiv, off-the-shälf-kamera som ger mer än 40 000 3D-punkter i realtid. Det första bidraget från detta papper är införlivandet av denna nya bildteknik (ToF) i interventionell bildbehandling. Det andra bidraget är ett C-armsystems förmåga att positionera sig med avseende på patienten före förvärvet. Vi använder 3D-ytans information om patienten för att dela upp kroppen i anatomiska sektioner. Detta uppnås genom en snabb klassificeringsprocess i två steg. Systemet beräknar ISO-centrumet för varje upptäckt region. För att verifiera vårt system utförde vi flera tester på huvudets ISO-centrum. För det första utvärderades reproducerbarheten hos beräkningen av huvudets ISO-centrum. Vi uppnådde en noggrannhet av (x: 1.73±1.11 mm/y: 1.87±1.31 mm/z: 2.91±2.62 mm). För det andra, en C-arm huvudscanning av en kropp fantom var inställd. Vårt system anpassade automatiskt ISO-centrum av huvudet med C-arm ISO-center. Här uppnådde vi en noggrannhet på ± 1 cm, vilket ligger inom noggrannheten hos patienttabellkontrollen.
Utan användning av markörer eller andra tidigare antaganden, Schaller et al. REF använder en tid-av-flight (ToF) sensor för att uppnå omvänd C-arm positionering för interventionella förfaranden och främst fokusera på identifiering av anatomiska regioner på patientkroppen för att räkna ut pose av C-arm. Men man talar om färre detaljer om omplaceringsförfarandet.
Inverse C-arm Positioning for Interventional Procedures Using Real-Time Body Part Detection
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}