Açık Kalp Cerrahisinin Stereo 3D Görselleştirilmesi için İdeal Yapılandırmayı Belirlemek için Kamera Konumlarının Robotlu Testi
12 Ağustos 2021
3D stereo videoların insan derinliği algısı kamera ayrımına, yakınsama noktasına, nesneye olan uzaklığa ve aşinalığına bağlıdır. Bu makale, ideal kamera yapılandırmasını belirlemek için canlı açık kalp ameliyatı sırasında hızlı ve güvenilir test verisi toplama için robotlaştırılmış bir yöntem sönmektedir.
Eğitim ve öğretim için yüksek kaliteli 3D videoların yakalanmasını sağlar. Açık cerrahi ile çoğu ameliyathane ayarına uygulanabilir. Robotlaştırılmış bir yaklaşımla, kamera konumlarını değerlendirmek için verileri hızlı ve doğru bir şekilde toplayabiliriz.
Bu yöntem, 3D görme uygulamaları için kamera yapılandırmasını hızlı bir şekilde test etmek için kullanılır. Farklı deneklerin derinliği nasıl algılayabileceğini araştırmak için de kullanılabilir. Kamerayı robota monte etmeye başlamak için önce lensi kameraya, ardından kamerayı üç M2 vidalı adaptör plakasına takın.
Ardından, dairesel montaj plakasını kamera adaptör plakasına dört M4 vida ile kameranın karşı tarafına monte edin. Tüm kameralar robota monte edildikten sonra, elde edilen montajların aynalandığını gözlemleyin. Adaptör plakasını dört M2,5 vida ile robot bileğine takın.
Masaya monte edilmiş bir robot için sol kamerayı sağ robot koluna takın. USB kablolarını kameralara ve Ubuntu bilgisayarına bağlayın. Robot dokunmatik ekranında Menü düğmesine basın ve robot uygulamasını başlatmak için Stereo 2'yi seçin.
Ana ekranda, robot uygulamasında 1.100 milimetre için başlamak için Git'e basın ve robotun başlangıç konumuna geçmesini bekleyin. Koruyucu lens kapağını kameralardan çıkarın. Kamera sensörlerinden 1.100 milimetreye baskılı bir kalibrasyon ızgarası yerleştirin.
İlgili kareleri doğru bir şekilde tanımlamak için, ızgaranın girişinde bir yere küçük bir vida somunu yerleştirin veya işaretleyin. Arayüzü başlatmak için Ubuntu bilgisayarında kayıt uygulamasını başlatın. Ardından diyaframı ayarlayın ve diyafram ve netleme halkaları ile lense odaklanın.
Kayıt uygulamasında, nişangahları görselleştirmek için Crosshair'i kontrol edin. Kayıt uygulamasında, artı işaretin her iki kamera görüntüsünde de kalibrasyon ızgarasıyla aynı konumda hizalanınğından emin olun. Robot uygulamasındaki dişli simgesine bastıktan sonra kameraları hastaya göre konumlandırın.
Görüntülerdeki cerrahi alanı yakalamak için Robottan el mesafesi için artı veya eksiye, Yükseklik için artı veya eksi tuşlarına basarak Z yönünü değiştirin. Robotu veya hastayı manuel olarak hareket ettirerek Y yönünü değiştirin. Ameliyatı duraklatıp ameliyathane personelini deneyi başlatma konusunda bilgilendirdikten sonra, kayıt uygulamasında Record tuşuna basın ve ardından robot uygulamasında DenemeYi Çalıştır'a basın.
Bir süre sonra, deneme tamamlandığında, Bitti dokunmatik ekranda görünecektir. Ardından, kaydı durdurmak için kayıt uygulamasında Kaydı Durdur'a basın. Ameliyathane personeline deneyin bittiğini bildirin ve ameliyata devam edin.
Değerlendirme için videoyu etkin bir 3B projektörle en alt 3B biçimde görüntüleyin. Üst-alt stereoskopik 3D'de en üste yerleştirilmiş sağ görüntüye sahip doğru değerlendirme videosu gösterilir. Başarılı bir sıra keskin, odaklanmış ve eşitlenmemiş görüntü çerçeveleri olmadan olmalıdır.
Eşitlenmemiş video akışları bulanıklık oluşturur. Yakınsama noktası, kamera ayrımından bağımsız olarak yatay olarak ortalanmalıdır. Sağ ve sol görüntüler arasında çok büyük bir ayrım ile beyin görüntüleri tek bir 3D görüntüde birleştiremez.
Yakınsama noktasından kalbe olan mesafe gibi kalbin merkez pozisyonunda çeşitli nedenler başarısızlığa neden olabilir. Kamera aracı koordinat sisteminin doğru yapılandırılması için, kayıt uygulama noktasındaki artı işaretin aynı nesnede, kalibrasyon nesnesinin orta konumda olduğundan ve renklerin doğru debayering formatında olduğundan emin olun. Temel mesafeleri değişen 3D videolar, derinlik bilgilerinin tıbbi personel arasındaki anatomik anlayışı nasıl etkilediğini incelememizi sağlar.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu çalışma, canlı açık kalp ameliyatı sırasında test verisi toplamak için robotize bir yöntem sunuyor ve 3D stereo videolar için ideal kamera konfigürasyonuna odaklanıyor. Yöntem, cerrahi ortamlarda derinlik algısı değerlendirmesini geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Nörobilim
- Biyomedikal Mühendisliği
- Cerrahi Teknikler
Arka Plan
- 3D videolarda derinlik algısı çeşitli faktörlerden etkilenir.
- Kamera konfigürasyonu görsel netlikte kritik bir rol oynar.
- Derinlik algısını anlamak cerrahi eğitimi geliştirebilir.
- Robotize yaklaşımlar ameliyathanelerde veri toplamayı hızlandırabilir.
Çalışmanın Amacı
- 3D görüş uygulamaları için ideal kamera pozisyonlarını değerlendirmek.
- Farklı nesnelerin cerrahi bağlamlardaki derinliği nasıl algıladığını araştırmak.
- Yüksek kaliteli 3D video çekimi yoluyla eğitim ve öğretim kalitesini artırmak.
Kullanılan Yöntemler
- Hızlı veri toplama için robotize kamera montajı.
- Kamera ayrımı ve kavuşma noktasının değerlendirilmesi.
- Çeşitli ameliyathane ortamlarında test yapılması.
- Canlı açık kalp ameliyatları sırasında veri toplama.
Ana Sonuçlar
- Yüksek kaliteli 3D videolar etkili bir şekilde çekilebilir.
- Kamera konfigürasyonları derinlik algısını önemli ölçüde etkiler.
- Hızlı test yöntemleri analiz için güvenilir veriler sağlar.
- Nesnelere aşinalık, derinlik algısı sonuçlarını etkiler.
Sonuçlar
- Robotize yöntem, kamera konfigürasyonu testi için etkilidir.
- Derinlik algısını anlamak cerrahi eğitimi geliştirebilir.
- Gelecek uygulamaları çeşitli cerrahi prosedürleri kapsayabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
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.
