Test robotizzati delle posizioni della telecamera per determinare la configurazione ideale per la visualizzazione 3D stereo della chirurgia a cuore aperto
12 agosto 2021
La percezione della profondità umana dei video stereo 3D dipende dalla separazione della telecamera, dal punto di convergenza, dalla distanza e dalla familiarità dell'oggetto. Questo documento presenta un metodo robotizzato per la raccolta rapida e affidabile dei dati di test durante la chirurgia a cuore aperto dal vivo per determinare la configurazione ideale della telecamera.
Consente l'acquisizione di video 3D di alta qualità per la formazione e l'istruzione. Può essere applicato alla maggior parte delle impostazioni della sala operatoria con chirurgia a cielo aperto. Con un approccio robotizzato, possiamo raccogliere rapidamente e con precisione i dati per valutare le posizioni della telecamera.
Questo metodo viene utilizzato per testare rapidamente la configurazione della telecamera per applicazioni di visione 3D. Può anche essere usato per indagare su come soggetti diversi percepiscono la profondità. Per iniziare a montare la fotocamera sul robot, prima, montare l'obiettivo sulla fotocamera e quindi la fotocamera sulla piastra dell'adattatore con tre viti M2.
Quindi, montare la piastra di montaggio circolare sulla piastra dell'adattatore della fotocamera con quattro viti M4 sul lato opposto della telecamera. Una volta che tutte le telecamere sono montate sul robot, osservare il mirroring degli assiemi risultanti. Montare la piastra dell'adattatore al polso del robot con quattro viti M2.5.
Per un robot montato su tavolo, collegare la telecamera sinistra al braccio destro del robot. Collegare i cavi USB alle fotocamere e al computer Ubuntu. Sul display touch del robot, premere il pulsante Menu e selezionare Stereo 2 per avviare l'applicazione robot.
Nella schermata principale, premere Vai per avviare per 1.100 millimetri nell'applicazione robot e attendere che il robot si sposti nella posizione iniziale. Rimuovere il cappuccio protettivo dell'obiettivo dalle fotocamere. Posizionare una griglia di calibrazione stampata a 1.100 millimetri dai sensori della fotocamera.
Per identificare correttamente i quadrati corrispondenti, posizionare un piccolo dado a vite o segnare da qualche parte all'interno della griglia. Avviare l'applicazione di registrazione sul computer Ubuntu per avviare l'interfaccia. E poi, regola l'apertura e metti a fuoco l'obiettivo con le ghiere di apertura e messa a fuoco.
Nell'applicazione di registrazione, selezionare Mirino per visualizzare il mirino. Nell'applicazione di registrazione, assicurarsi che il mirino sia allineato con la griglia di calibrazione nella stessa posizione in entrambe le immagini della telecamera. Dopo aver premuto l'icona a forma di ingranaggio nell'applicazione robot, posizionare le telecamere rispetto al paziente.
Modificare la direzione X premendo il segno più o meno per la distanza della mano dal robot e la direzione Z premendo il segno più o meno per Altezza per acquisire il campo chirurgico nelle immagini. Modificare la direzione Y spostando manualmente il robot o il paziente. Dopo aver sospeso l'intervento chirurgico e aver informato il personale di sala operatoria sull'avvio dell'esperimento, premere Registra nell'applicazione di registrazione, quindi premere Esegui esperimento nell'applicazione robot.
Dopo un po ', al termine dell'esperimento, Done apparirà sul display touch. Quindi, premere Interrompi registrazione nell'applicazione di registrazione per interrompere la registrazione. Informare il personale di sala operatoria che l'esperimento è terminato e riprendere l'intervento chirurgico.
Per la valutazione, visualizzare il video in formato 3D superiore-inferiore con un proiettore 3D attivo. Viene mostrato il video di valutazione corretto con un'immagine giusta posizionata in alto nel 3D stereoscopico in alto-in basso. Una sequenza riuscita deve essere nitida, focalizzata e senza fotogrammi di immagine non sincronizzati.
I flussi video non sincronizzati creano sfocatura. Il punto di convergenza deve essere centrato orizzontalmente, indipendentemente dalla separazione della telecamera. Con una separazione molto ampia tra le immagini destra e sinistra, il cervello non può fondere le immagini in un'unica immagine 3D.
Diversi motivi possono causare il fallimento nel posizionamento centrale del cuore, come la distanza dal punto di convergenza al cuore. Per una corretta configurazione del sistema di coordinate dello strumento della fotocamera, assicurarsi che il mirino nell'applicazione di registrazione punti sullo stesso oggetto, che l'oggetto di calibrazione sia in posizione centrale e che il formato di debayering corretto dei colori sia corretto. I video 3D con le mutevoli distanze di base ci consentono di studiare come le informazioni sulla profondità influenzano la comprensione anatomica tra il personale medico.
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Panoramica
Questo studio presenta un metodo robotizzato per la raccolta di dati di test durante interventi chirurgici a cuore aperto in diretta, concentrandosi sulla configurazione ideale della telecamera per video 3D stereo. Il metodo mira a migliorare la valutazione della percezione della profondità in ambienti chirurgici.
Componenti principali dello studio
Area della scienza
- Neuroscienze
- Ingegneria biomedica
- Tecniche chirurgiche
Sfondo
- La percezione della profondità nei video 3D è influenzata da vari fattori.
- La configurazione della telecamera svolge un ruolo critico nella chiarezza visiva.
- Comprendere la percezione della profondità può migliorare la formazione chirurgica.
- Gli approcci robotizzati possono semplificare la raccolta dati nelle sale operatorie.
Obiettivo dello studio
- Valutare le posizioni ideali della telecamera per applicazioni di visione 3D.
- Investigare come diversi soggetti percepiscono la profondità in contesti chirurgici.
- Migliorare la qualità della formazione e dell'educazione attraverso la cattura di video 3D di alta qualità.
Metodi utilizzati
- Montaggio robotizzato della telecamera per una rapida raccolta dati.
- Valutazione della separazione delle telecamere e del punto di convergenza.
- Test in varie configurazioni di sala operatoria.
- Raccolta di dati durante interventi chirurgici a cuore aperto in diretta.
Risultati principali
- È possibile catturare video 3D di alta qualità in modo efficace.
- Le configurazioni delle telecamere influenzano significativamente la percezione della profondità.
- I metodi di test rapidi forniscono dati affidabili per l'analisi.
- La familiarità con gli oggetti influenza i risultati della percezione della profondità.
Conclusioni
- Il metodo robotizzato è efficace per i test di configurazione della telecamera.
- Comprendere la percezione della profondità può migliorare la formazione chirurgica.
- Le applicazioni future potrebbero estendersi a varie procedure chirurgiche.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
This method enables rapid, repeatable evaluation of camera configurations for 3D surgical visualization, supporting improved depth perception in medical training. By minimizing OR interference and standardizing data collection, it enhances the reliability of stereoscopic video for surgical education and device evaluation. The approach addresses a key challenge in translating 3D imaging benefits into consistent, scalable training tools.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables objective assessment of visual fidelity in 3D surgical models, supporting hypothesis testing around spatial anatomy comprehension.
- Operational Value: Provides standardized, robotized data capture to reduce variability in visual model evaluation across studies.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative video datasets at defined baseline and convergence distances for comparative analysis of 3D rendering quality.
- Operational Value: Supports assay-like screening of camera setups using repeatable positional steps and controlled convergence points.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates evaluation of 3D video realism in open-heart surgery models, aiding translational assessment of training tool effectiveness.
- Operational Value: Enables cross-functional teams to benchmark visual systems using standardized video outputs from controlled camera configurations.
Pipeline & Workflow Integration
This method fits within early discovery workflows where visual model fidelity impacts biological interpretation, particularly in procedure-based training and device-tissue interaction studies.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing regarding depth perception and spatial understanding in surgical training models.
- Screening: Enables rapid, reproducible evaluation of camera parameters to identify optimal configurations for 3D video capture.
- Analytics: Produces time-synchronized video samples at incremental baseline distances for quantitative comparison of stereoscopic quality.
- Translational Research: Connects camera configuration testing to the realism of surgical video used in preclinical training and device evaluation.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable robotic platform for standardized visual system validation across multiple surgical models and training scenarios.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Improves predictive confidence in 3D training tools by enabling objective, repeatable assessment of visual fidelity.
- Operational Value: Standardizes camera positioning and data capture, reducing setup time and inter-operator variability in OR environments.
- Strategic Value: Supports faster go/no-go decisions on 3D visualization investments by de-risking visual performance early in development.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of training technologies based on validated 3D video quality and depth perception outcomes.
Implementation Considerations
- Requires expertise in robotic systems, camera calibration, and 3D video synchronization.
- Needs dual-arm robotic arm, stereo cameras, calibration grid, and synchronized recording software.
- Demands coordination with OR staff for timed pauses during surgery to capture video samples.
- Must account for variations in surgical field anatomy and lighting across different procedures.
- Limited to open-surgery settings where robot mounting and line-of-sight are feasible.
