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대상 등록 오류에 대한 솔루션

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    최근에 일부 사용자가 목표를 저장할 때 특정 오류가 발생했다고 발표했습니다.많은 등록 작업의 경우 대상 번호 오류(TRE)는 가장 큰 오류 모음입니다. 종종 이것이 일치하는 지점으로부터의 등록 후 거리이며 하나의 변환을 추적하는 데 이용되지 않습니다. 특정 기록.

    target request error

    Med Image Comput Comput Assist 인터뷰. 저자의 원고; pmc 2015년 5월 7일에 사용 가능합니다.

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  • Med Image Comput Comput Assist 인터뷰. 2012년; 15(03): 139-146.

    개요

    이 타겟 응용 프로그램은 단순성과 속도 때문에 영상 유도 수술에 널리 사용됩니다. 그러나 이 기능을 사용하여 선호하는 오류 기록 분을 추정하는 것은 어렵습니다. 타겟 정렬 오류는 큐 마크와 관련된 위치 및 일부 큐 시설 오류의 평가를 감안할 때 추정할 수 있는 것은 말할 필요도 없지만 특정 항목에 대한 타겟 항목 표시 오류는 아마도 컨트롤 마크. 따라서 내 참조 등록 오류는 이 경우 대상 목록 오류의 특정 신뢰할 수 있는 지표가 아닙니다. 실제 작업에서 실제 브랜드 기반 등록의 품질을 평가하기 위한 새로운 루틴을 제시하고 오류를 등록하기 위해 실제적으로 점수가 수면과 상관관계가 있음을 보여줍니다. 또한 신뢰할 수 있는 위치에서 오류가 발생했을 때 발생하는 등록 오류를 줄이기 위해 여러 가지 방법이 선호될 수 있음을 보여줍니다. 이는 달성 가능한 정확성과 연결된 브랜드 등록 방법에 직접적인 영향을 미칩니다.

    실제로 기준 오류란 무엇입니까?

    일반적인 측정은 이미지 공간과 물리적 거리 사이의 참조 마크 포인트의 일반적인 오류와 동일한 참조 등록 차이(FRE)가 되었을 것입니다. 따라서 외과의 사는 이러한 측정에서 자신이 운전하려는 환자에게 적합하다는 지표로 사용을 중단해야 합니다.

    키워드: 이미지 등록, 등록 생성, 신청, 강력한 수탁자 등록, 이미지 조작, 등록 실패

    1 프레젠테이션

    진정한 기준 등록 오류란 무엇입니까?

    FRE(Confidence Registration Error)는 수량과 관련된 임상 관심 비용을 예측하는 TRE(Target Registration Error)를 대체하는 데 자주 사용됩니다[4]. 불행히도 그렇게 하면 TRE와 FRE가 연관되지 않는다는 것이 추가로 표시됩니다[5]. 이러한 이유로 FRE는 백분율 정확도의 신뢰할 수 있는 예측 변수가 아닙니다.

    target registration error

    Fiduced Note는 영상유도수술(IGS)을 이용한 중요한 기술입니다. 수술 영역을 수행하는 새로운 작업 공간에 이미지 포인트를 일치시키기 위해 종종 수동으로 배치됩니다. 이러한 관점에서 큐는 의심할 여지 없이 환자에게 부착되어 실제 이미지를 가로막는 페인트볼 총입니다. 물리적으로 기준 마크의 등급은 수술실에서 이미지의 마커 핀 위치와 동일하게 안정적으로 결정되는 경우가 많습니다. 따라서 관련 포인트 세트는 일반적으로 서로에 대해 상대적으로 등록됩니다. 기준 위치 판단 오류(FLE)[1]라고 하는 랜드마크와 유사한 위치를 결정할 때 오류가 발생할 수 있으며, 이로 인해 운영 환경과 사용자가 보는 이미지 간에 애플리케이션 불일치가 발생합니다. 기탁 가입 오류의 신디케이션에 대한 분석 솔루션이 오랫동안 제안되었지만[1, 2, 3], 이 핵심 사실 솔루션은 특정 경우의 목적 조합 오류의 추정과 관련이 없습니다. 기밀 등록 오류(FRE)는 종종 임상 관심의 볼륨 수준인 대상 등록 오류(TRE)를 대체하는 데 효과적입니다[4]. 불행히도 TRE와 FRE가 연결되지 않는 것으로 나타났습니다[5]. 따라서 FRE는 응용 프로그램의 정확도에 대한 신뢰할 수 있는 좋은 지표가 아니었습니다.

    오류를 등록하기 위한 기준 목록 오류 및 대상이 SciKit SurgeryFRED 교육 및 연구에 관련되어 있습니까?

    교육 및 연구를 위한 SciKit-SurgeryFRED 사용. 그래서 조금 스포일러가 될 수 있도록 도움을 드리고자 합니다. 참조 등록 오류와 대상 차량 등록 오류의 유형이 상관 관계가 아닌 매우 잘 정립된 사실일 수 있습니다. 그는 실제로 이러한 어려움이 관련이 없다고 말하고 그 이유를 보여줍니다.

    대부분의 작업에서 우리는 TRE와 상관관계가 있는 모든 종류의 게시물의 품질을 측정하는 가장 좋은 방법을 제공하므로 결과적으로 다음과 일치하는 값을 산출합니다. 대상 사이트에서 게시물의 진정한 완성도. 다음 섹션에서는 프레임 기록 체계를 사용하여 품질 값을 결정하기 위해 AQUIRC를 호출한다는 것을 이해하는 우리의 방법을 설명합니다. 데이터 섹션은 각 측정과 ERR 사이의 상관 관계와 미래가 효과적이며 일반적으로 참조되는 응용 프로그램 간의 상관 관계를 보여주기 위해 얻은 시뮬레이션 최종 결과를 나타냅니다. 일반

    2 알고리즘

    이 작업은 장면 아틀라스 선택을 위해 [6]에서 계속해서 처음으로 계획되었으며 사용되었습니다 – [7]의 강도 주제에 따라 하드 이미지 목록과 유사한 각 품질을 평가하십시오. AQUIRC는 결국 Et Woods alabama가 개발한 스키마 아이디어를 발전시킵니다. [8] 및 Holden et al. 꽤 많은 다른 사람들. [9]. 여기에서 기록 구성표에는 세 가지 참조 구성 A, B 및 c, 세 가지 수정 TAB, TBC TCA가 있습니다. Fitzpatrick[10]이 지적한 바와 같이 특정 등록 체계만 사용하면 주요 등록 오류를 과소평가하게 됩니다. 그 체계를 사용하여 가장자리에서 만든 환상적인 오류로 인해 단일 가장자리에서 만든 오류가 있기 때문입니다. 내 디자인이 수정되었다고 주장할 수 있습니다. 또한 TCA(TBC(TAB(X))) 메모를 사용하는 것은 문제와 관련이 있을 뿐만 아니라 스키마 실패를 고려할 때 언제든지 발생해야 합니다. TAB(TBC(TCA (X))), 그러면 일종의 오류가 있는 선행사를 연결할 수 있습니다. 예를 들어 1에서 I3, I그림 1을 처리합니다. >2 > I1 및 I3, 마지막으로 I2.

    이 핵심 사실 작업에서 우리는 가장 일반적으로 생각하는 것과 관련된 방식을 기록 회로에서 확장하여 체적 회로가 될 것입니다. 우리는 다양한 데이터 구성으로 시작하여 체크아웃한 세트의 모든 요소 사이의 쌍별 정렬을 파악하여 그림 1. 그래프 레코드를 사용하면 모든 것이 Christensen[11]의 행동과 유사하지만 [11]에서는 기록 알고리즘에 대한 클래스의 일반적인 척도인 후킹 기록 이미지 그래프를 사용했으며 개별 기록의 품질을 결정하는 실제 방법이 아닙니다. , 당시 거의 모든 사람들이 그랬던 것처럼, 우리의 고유한 세트가 그것이 생성되는 N개의 랜드마크를 포함한다면, 각 랜드마크 구성은 기능적 그래프에 의해 확장되는 랜드마크의 섹션입니다.<수학>

    더 빠르게 즐기세요

    Target Registration Error
    Erreur D Enregistrement Cible
    Doel Registratie Fout
    Malregistreringsfel
    Error De Registro De Destino
    Errore Di Registrazione Del Target
    Oshibka Registracii Celi
    Zielregistrierungsfehler
    Blad Rejestracji Celu
    Erro De Registro De Destino