Método novedoso basado en RANSAC para la detección y estimación de esferas marcadoras adheridas externamente en...

Área de la Ciencia:

• Imágenes médicas
• Cirugía asistida por ordenador
• Navegación quirúrgica

Sus antecedentes:

• La estimación precisa de los parámetros esféricos de las imágenes de TC es crucial para el registro del espacio físico de la imagen en la navegación quirúrgica craneomaxilofacial.
• Los métodos existentes son susceptibles a errores por artefactos e interferencias, lo que afecta la precisión.
• Se necesitan métodos robustos para cumplir con los requisitos de aplicación quirúrgica de alta precisión.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método robusto para la estimación precisa de parámetros esféricos a partir de imágenes de TC.
• Mejorar la reproducibilidad y la precisión de los sistemas de navegación quirúrgica, especialmente con datos ruidosos.
• Para mejorar la fiabilidad de la navegación quirúrgica craneomaxilofacial.

Principales métodos:

• Propuso un algoritmo de evaluación y optimización local RANdom SAmple Consensus (LEO-RANSAC) para refinar la detección de parámetros esféricos.
• Se introdujo una nueva métrica que combina la curvatura adaptativa de varios niveles y las soluciones locales para los modelos de filtro.
• Se utilizó un equipo personalizado para la medición del error de localización fiduciaria (FLE) y estudios fantasma de cráneo para la evaluación del error de registro fiduciario (FRE) y el error de registro de destino (TRE).

Principales resultados:

• Se evalúa en nubes de 72 puntos con proporciones internas del 30% al 90%.
• El 87,50% de las FLE máximas fueron inferiores a 0,9 mm, y el 95,83% de las variaciones de FLE fueron inferiores a 0,01.
• Los estudios de fantasmas de cráneo arrojaron FREs de 0.4222, 0.5223, 0.372 mm y TREs de 0.8546, 0.9471 y 0.8537 mm.

Conclusiones:

• El método LEO-RANSAC propuesto demuestra una precisión y fiabilidad superiores en comparación con los métodos existentes.
• El método maneja eficazmente los datos de la relación inferior baja, mejorando la robustez en la navegación quirúrgica.
• Los resultados ponen de relieve el potencial del método para aplicaciones de navegación quirúrgica craneomaxilofacial de alta precisión.