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J-GLOBAL ID:201702237192453584   整理番号:17A1715814

増強現実に基づく鼻内視鏡下外科手術のレジストレーションと融合定量化【Powered by NICT】

Registration and fusion quantification of augmented reality based nasal endoscopic surgery
著者 (10件):
資料名:
巻: 42  ページ: 241-256  発行年: 2017年 
JST資料番号: W3156A  ISSN: 1361-8415  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,強調現実感に基づく鼻内視鏡手術(ARNES)の登録と融合ディスプレイ誤差を定量化した。フロントエンド内視鏡検査のための空間較正プロセスを比較研究と改善された構造信頼性によるキャリブレーションツールを用いて較正された内視鏡の精度レベルを再定義した。も登録精度は,位置決めと測定記録時間配置基準点(FP)の数と分布と組み合わせたかを検討した。物理的統合ARNESプロトタイプは動的内視鏡視覚膨張の革新的アプローチを伴う頭蓋底腫瘍切除手術における性能評価のために構成した。耳鼻咽喉科における外科的専門家が推奨として,必要な視覚による融合画像を適応させる適切に階層的レンダリング方式を提案した。既知の深さと半径に視線を制約することにより,外科医の視覚焦点はミスガイダンスを避けるために予想される臨界解剖学と血管の構造のみに誘導することができる。さらに,点雲に基づくハイブリッド光学追跡の実現可能性,術中レジストレーション溶液として著者らの以前の研究で提案したを調べるために行った誤差解析。測定結果はARNESの標的レジストレーションの誤差は 0.77±0.07mmに減少できることを示した。初期レジストレーションのために,著者らの結果は,五FPの分布を考慮した場合,新しい最小時間レジストレーションのためのトレードオフが達成できることを示唆した。術中レジストレーションのために,著者らの知見は,固有登録誤差は性能損失の主要な原因であることを明らかにした。剛体モデルと死体実験はARNESの景観統合とディスプレイ流暢性は滑らかであることを確認し,実用性を上回る三臨床試験により示された。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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耳・鼻・咽頭・喉頭の疾患の外科療法 

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