12 de agosto de 2021
A percepção de profundidade humana dos vídeos estéreo 3D depende da separação da câmera, ponto de convergência, distância e familiaridade do objeto. Este artigo apresenta um método robotizado para coleta rápida e confiável de dados de teste durante a cirurgia de coração aberto ao vivo para determinar a configuração ideal da câmera.
Permite a captura de vídeos 3D de alta qualidade para treinamento e educação. Pode ser aplicado na maioria das configurações da sala de cirurgia com cirurgia aberta. Com uma abordagem robotizada, podemos coletar os dados de forma rápida e precisa para avaliar as posições da câmera.
Este método é usado para testar rapidamente a configuração da câmera para aplicações de visões 3D. Também pode ser usado para investigar como diferentes sujeitos percebem a profundidade. Para começar a montar a câmera para o robô, primeiro, monte a lente para a câmera, e depois a câmera para a placa adaptadora com três parafusos M2.
Em seguida, monte a placa de montagem circular na placa do adaptador da câmera com quatro parafusos M4 para o lado oposto da câmera. Uma vez que todas as câmeras são montadas para o robô, observe o espelhamento dos conjuntos resultantes. Monte a placa adaptadora no pulso do robô com quatro parafusos M2.5.
Para um robô montado na mesa, conecte a câmera esquerda ao braço robô direito. Conecte os cabos USB às câmeras e ao computador Ubuntu. No visor de toque do robô, pressione o botão Menu e selecione Stereo 2 para iniciar a aplicação do robô.
Na tela principal, pressione Vá para iniciar por 1,100 milímetros na aplicação do robô, e aguarde que o robô se mova para a posição inicial. Remova a tampa da lente protetora das câmeras. Coloque uma grade de calibração impressa a 1.100 milímetros dos sensores da câmera.
Para identificar corretamente os quadrados correspondentes, coloque uma porca de parafuso pequena ou marque em algum lugar na grade. Inicie o aplicativo de gravação no computador do Ubuntu para iniciar a interface. E então, ajuste a abertura e foque na lente com a abertura e os anéis de foco.
No aplicativo de gravação, verifique a Mira para visualizar a mira. No aplicativo de gravação, certifique-se de que a mira esteja alinhada com a grade de calibração na mesma posição em ambas as imagens da câmera. Depois de pressionar o ícone de engrenagem na aplicação do robô, posicione as câmeras em relação ao paciente.
Altere a direção X pressionando a distância de mão ou mais para a distância manual do robô, e a direção Z pressionando o mais ou menos para altura para capturar o campo cirúrgico nas imagens. Mude a direção Y movendo manualmente o robô ou o paciente. Depois de pausar a cirurgia e informar o pessoal do OR sobre o início do experimento, pressione a Record no aplicativo de gravação e, em seguida, pressione Run Experiment no aplicativo do robô.
Depois de um tempo, quando o experimento estiver concluído, Done aparecerá no visor de toque. Em seguida, pressione Stop Recording no aplicativo de gravação para parar de gravar. Informe o pessoal do BO que o experimento terminou e retome a cirurgia.
Para avaliação, exiba o vídeo em formato 3D inferior superior com um projetor 3D ativo. O vídeo de avaliação correto com uma imagem direita colocada na parte superior em 3D estereoscópico superior é mostrado. Uma sequência bem sucedida deve ser afiada, focada e sem molduras de imagem não sincronizadas.
As transmissões de vídeo não sincronizadas criam desfoque. O ponto de convergência deve ser centrado horizontalmente, independente da separação da câmera. Com uma separação muito grande entre as imagens direita e esquerda, o cérebro não pode fundir as imagens em uma imagem 3D.
Várias razões podem causar falha no posicionamento central do coração, como a distância do ponto de convergência para o coração. Para a configuração correta do sistema de coordenadas da ferramenta da câmera, certifique-se de que a mira no ponto de aplicação de gravação no mesmo objeto, o objeto de calibração esteja na posição central e o formato correto de desemarbramento das cores. Vídeos 3D com mudanças nas distâncias da linha de base nos permitem estudar como a informação de profundidade afeta a compreensão anatômica entre a equipe médica.
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Este estudo apresenta um método robotizado para coletar dados de teste durante cirurgias cardíacas a céu aberto, focando na configuração ideal da câmera para vídeos 3D estéreo. O método visa melhorar a avaliação da percepção de profundidade em ambientes cirúrgicos.
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.
This method fits within early discovery workflows where visual model fidelity impacts biological interpretation, particularly in procedure-based training and device-tissue interaction studies.