文摘

光学三维传感器提供了一个额外的工具来验证正确的病人结算Tomotherapy治疗机器上。在实际治疗病人的地位比预期的治疗计划中定义的位置。商用光学三维传感器措施的身体部位表面,估计没有标记偏离期望的位置。选择的注册内置算法的精度和ICP()迭代最近点算法研究表面数据特别设计的幻影被光学三维传感器的预定义转移治疗表。一个刚体变换与实际位移来检查注册可靠性预定义的限制。曲率的调查类型幽灵的身体有很强的影响登记结果更低的表面曲率的关键。我们调查登记的光学三维传感精度选择幻影和比较选择的结果与无约束ICP算法。安全注册临床范围内只能独特形状的表面区域,但误差度量基于表面法线提高转化登记。大型登记错误显然暗示设置偏差,而小值并不能保证正确定位。

1。介绍

Tomotherapy结合CT扫描仪和计算机控制的辐射光束准直系统处理机(1)精确目标肿瘤爱惜健康组织。系统安装在马格德堡医院是一个Tomotherapy高清系统使螺旋和固定辐射在一个单一的系统。与最适形螺旋缝提供辐射图像引导放射治疗(imrt)。周围的x射线源旋转螺旋路径病人为了获得三维图像。同一束x射线源用作治疗。这个源旋转螺旋模式的病人,而梁的强度调制根据肿瘤形状使用“钨树叶。“这些叶子创造数千个梁元素,被称为“beamlets”[2]。辐射是由discrete-angle,无旋法治疗表顺序移动的中心系统和每个角度的龙门。光学传感器提供一个额外的工具来验证辐射的精确定位目标相对于治疗机器。治疗分数的实际位置与期望位置由先前记录的参考表面。这样ICP-based算法的可靠性研究本文通过比较的结果实现光学传感器的选择受欢迎的算法。

2。方法和材料

2.1。光学传感器在Tomotherapy

如今,图像引导的方法越来越多地用于放射治疗(3- - - - - -11]。辐照的目标区域和目标剂量分布主要是定义在CT扫描的基础。然后创建一个辐照计划涉及病人的位置关于治疗机器和辐照梁的控制。主要目的是达到肿瘤有足够的能源和保护健康组织和器官尽可能对辐照在同一时间。确切位置照射病人的会话是非常重要的。除了正确定位治疗的综合CT机、光学传感器可以捕捉表面数据。

光学表面非接触式传感器因此提供一个额外的工具验证病人位置,目前进入临床实践经过长期发展和使用用于科学目的。

我们Tomotherapy高清加速单元(美国Accuray)加上一个AlignRT (VisionRT有限公司,英国伦敦)系统,由两个豆荚横向定位对应的虚拟等深点的前面Tomotherapy孔。虚拟等深点700毫米外在于面前真正的辐射等深点的机器。两个吊舱的距离对虚拟等深点大约2.0米。这两个豆荚紧密安装在天花板上的治疗。他们是左翼和右翼Tomotherapy的沙发上。每两个单元由两个摄像头(立体声)和斑纹投影结构光(图生产1(一)病人的)来生成一个三维模型的表面摄影(三角)12]。纹理单元还包括一个可视化的目的,照相机,然而,不用于对齐(3]。AlignRT光学系统的参数估计和验证了日常校准使用的校准板与一个虚拟激光等深点的真正的等深点。AlignRT系统的实时能力与传感器捕捉表面数据的能力足够快甚至遵循典型的人类运动引起的呼吸,为例。尽管跟踪表面足够快以满足这些需求,第一个注册需要更长的时间,因此通常离线完成。

单位是安装在天花板上在上面的治疗室治疗表和辐照前龙门以这样一种方式,他们捕捉人体表面在目标区域(等角点)斜向下从两个方向以减少堵塞区域(图1 (b))。辐射治疗机器的龙门坐落在一个点周围的一圈等深点平行相互重合。的,,在辐射治疗台龙门的位置可以转移计算机控制精度约为0.5毫米。治疗表的旋转是不可能的,虽然在现实情况下病人的转动位移必须预期。

一个光学传感器被认为是类型的估计距离地图相关的测量表面拍摄的图像中找到对应的两个或两个以上的方向通过摄影测量方法(12,13]。典型的方案是首先计算的标准视图记录图像的基础上通过整流先前获得的标定摄像机参数。找到对应的图像给出了差距地图描述了视差引起的一个光学传感器的摄像机之间的距离。连同相机标定参数的深度地图然后计算差异映射,可以考虑作为一个3 d网格点或点云。因为深度值计算对应像素网格邻里关系是直接给定和编织网,例如,组成的三角形,可以很容易地计算。的两个光学传感器的表面AlignRT合并在一个数据文件中。过渡的一个传感器的表面数据可能发生其他一些重叠或缺口。光学传感器的软件处理这些问题并产生一个或多或少地封闭曲面三角形的两个传感器的数据。细节不是由制造商。严格注册参数的不同快照捕获三维表面数据可以计算出适当的软件。

光学传感器提供一个额外的形态来估计病人位置的基础上外体型不增加辐射负载。这里我们考虑光学传感器的应用程序没有使用额外的标记。因此捕捉表面数据点云或细网对应像素的图像传感器。在这样一个不受约束的设置没有标记,我们只知道表面点估计的光学传感器属于一些对应点的表面立体像素图像捕获定义的3 d计划量。但这种表面上对应点的确切位置在这个形象,通常CT扫描,不是直接给出。这信件只能估计出形式的参考表面是否成功与表面进行测试。以这种方式相应的地区注册和变换矩阵计算代表之间的偏差的测量参考和测试表面。

两种操作模式在临床实践中表面的传感器是有区别的:病人的静态设置验证(单帧表面收购)和病人运动的跟踪(连续动态表面采集模式),例如,造成呼吸(3]。在后一种情况下固体的假设是适当的,如果从一个表面捕捉到下一个时间步长足够小。

对于真正的病人,形状也可能已经改变了在静态设置阶段引入额外的不确定性在ICP登记。病人的呼吸运动表面模糊了登记结果这是一个额外的效果,不应该混合ICP登记的不确定性。运动模糊的3 d测量结果可能会导致其他问题。我们的论文因此认为静态情况下和显示,即使有坚实的幻影的不确定性仍取决于个人的形状。

2.2。ICP算法原理

表面登记假定两个或两个以上的表面可以匹配一个几何变换。得到转换参数然后描述正确注册的表面之间的偏差。在放射治疗的情况下,光学传感器应该确保病人放置根据辐照计划。所需的位置通常是定义在CT数据集的基础。如果我们想要比较测试表面测量光学传感器与目标位置我们会提取相应的表面数据的CT作为参考。Tomotherapy给了我们另一种选择:因为CT直接获得治疗机器的光学传感器,我们能够使病人完全由CT形态到所需的位置。的表面扫描光学传感器在这个位置可以被认为是一个参考(目标位置)。在以后的治疗,然后记住参考位置可以被用来使病人恢复所需的测量位置的测试表面。也可以验证在正确位置辐照本身的光学表面扫描,因为与CT相比,光学数据可在整个治疗。

2.2.1。已知的点对点通讯

表面的对齐是更简单的和独特的参考和测试表面之间的通讯。这假设注册点的参考面与指数和空间坐标命令在对吗点测试的表面。

一个线性变换矩阵和一个翻译偏移向量调整参考和测试表面直接估计最小平方误差的总和: 这意味着(几何)参考表面和转换后的测试表面之间的距离应尽可能小。当正确的通讯是一个独特的解决方案和对于给定点或双人在最小二乘意义上的解决方案直接收益。当限制到一个仿射变换,矩阵的线性变换一个旋转矩阵的参数修改旋转角度导致维优化问题(一起翻译参数)。这样一个非线性方程迭代通常只能解决或线性化近似假设小角度。

2.2.2。未知的点对点通讯

一般来说,没有基准标记,没有直接对应点之间的表面,也指向注册的数量可能是不同的。在这种情况下,立即变换矩阵不能确定。在ICP算法,最接近参考点被认为是测试的对应点表面反复调整每个迭代步骤的变换矩阵。为了避免复杂的搜索策略存在两个表面之间的一个完整的搜索。转换在每个迭代步骤不一致两个表面完美但让他们更接近彼此融合情况。

注册失败的情况日益增长的两个表面之间的偏差的迭代步骤。收敛时,登记终止等一定的标准偏差的大小或梯度误差;即一定的配准误差通常仍然真实的测量数据。ICP算法执行本地搜索误差表面描述目标的偏差的实际测量和估计平移和旋转矩阵作为注册参数。他们收敛当存在一个独特的误差最小,但是问题可能出现当被困在身边出现最小值。在后一种情况下,登记是不准确的或完全失败。

文献[14)很好地对ICP算法生成技术综合应用程序有三个场景提供测试表面评价变体。这样正确的变换是清楚。

ICP算法可以分为不同的阶段。根据(14),典型的ICP算法执行以下步骤。

(1)选择的源点(测量)。不同的标准来处理点云。使用完整的点集找到转换参数可能是缓慢的;因此可以随机或者定期子样品的数据。另一个策略是提取重要的点在边缘或角落的信息集中的地方。这种抽样方法需要预处理,但它减少了所需的点的数量提高算法的精度和效率。

(2)匹配。这一步是最昂贵的ICP算法。有不同的方法,如建立一个kd tree搜索相应加快寻找最近的点。最简单的想法是找到最接近的点在其他点每个点云。这种方法的结果是总体稳定,但慢慢地计算。找到对应的另一个方法是“射击”沿着正常的每一个点到另一个点云。正常的交集和点云被认为是相应的点14]。有一个更快的方法匹配对应关系是基于投影匹配。在这个方法的点躺在视线的相机被认为是记者。在这种情况下,结果是如果两个摄像头是足够近14]。

(3)权重。可以加权匹配点对关于某些额外的标准描述对应的区域的相似性等颜色,距离,曲率或切线方向正常(14]。为此,误差指标乘以权重因子取决于特定的标准。

(4)被拒绝。拒绝某些可以实现点对每个匹配步骤后为了提高对齐。这可以通过搜索最近的邻居的阶段。提出了几种拒绝方法在不同的研究14]:拒绝那些点对距离大于一个用户指定的限制,拒绝某一部分的点对最大距离,和拒绝点对不符合的邻居对(刚性变换)。

(5)错误度量和最小化。这一步是最后一步的ICP算法衡量点云之间的误差,并试图最小化两个点云之间的距离。主要是“点对点”或“point-to-plane”误差度量。在第一种情况下,如果是一个源点,相应的点在目标点云是变换矩阵,那么距离平方的总和必须计算和最小化2]: 封闭形式解的误差度量存在,如奇异值分解(计算),双四元数、四元数、正交矩阵。评价了这些方法的准确性和稳定性(15]。

一般来说,point-to-plane误差度量收敛比点对点误差指标(16]。它最小化之间的距离的平方和源点和目标点的切平面的单位法向量正交于这一点。在数学上,如果是一个源点,是相应的点在目标点云,法向量在哪里然后ICP算法最小化估计刚性变换矩阵的函数 因为没有封闭形式解point-to-plane误差度量存在它通常是由非线性迭代解决方法如Levenberg-Marquardt或它可以线性化考虑一些旋转矩阵的近似,如更换通过和通过。point-to-plane误差度量的问题是它对噪声敏感,并没有很好的收敛如果两个点云之间的距离很大15,17]。

ICP算法可以改变通过改变每一步改善性能的方法对速度和稳定性取决于噪声和离群值的算法可以处理。

2.3。选定的ICP算法注册

四种不同,BSD许可下可用,ICP Matlab的实现与专有软件的AlignRT表面幻影登记。我们选择相同的软件平台,因为标准之一是选择比较速度。我们假设实现属于最受欢迎的。它们都满足相同的ICP登记的一般思想和现在的各种无约束方法(没有标记或使用颜色)。我们发现,这四个选择ICP算法非常适合于被AlignRT相比,该方法应用。工作将包括一个有趣的扩展点注册的新方法,如中描述(18]。

(1)的算法(2,19]。通过考虑完整的点云对齐点集。该项目发现kd tree的最近邻搜索,大大提高了匹配的速度。点对点或point-to-plane错误指标可以选择通过参数设置。AlignRT使用类似point-to-plane指标如下与厂家的沟通。

(2)克朗的20.),修改。这个程序使用有限差分模型点云对齐。有限差分方法还支持转换类型的调整和剪切。几个包含最低搜索优化功能。我们添加了一个全局搜索方法通过生成不同的开始点使用scatter-search方法改善结果。所有开始点评估和点不太可能提高最低被拒绝。

(3)Renoald的21]。这是一个简单的ICP实现它使用的所有数据点。它首先找到对应点通过创建一个德劳内镶嵌的点模型来寻找最接近的点。然后计算初始变换矩阵的奇异值分解(计算),这适用于目标点云。更新变换矩阵迭代,直到没有更多的可以找到对应。

(4)Bergstrom的22,23]。它类似于Renoald算法的主要区别,匹配对应点后,重点对加权的最大值点的距离。Levenberg-Marquardt算法直接应用于最小化的平方之和的距离最近的点。

大多数的实现允许选择模式和修改参数。这个实验装置的最佳配置调查和表所示3。上述引用提供进一步的细节。

2.4。相关的工作

文献[4)相比,建议设置修正和第二个独立运营的概略介绍光学系统与一个拟人化塑料幻影和健康志愿者。他们发现为翻译和定位精度约1毫米对于转动平均。使用标记是更多的入侵和耗时但总的来说比无约束安全注册。

广泛的研究已经完成在表面的传感器的发展。所示的一般概念是(12,13]。文献[24)处理模拟摄影三角测量为了发展的算法不需要额外的相机数据的采集。

文献[3]调查对准精度的时间稳定在呼吸运动的背景下,在一个传感器被触发的操作模式的呼吸阶段。刚性,肉色的人体模型躯干幻影已经使用。在这种方法中,光学传感器结合infrared-based标记系统控制呼吸状态和电动机械阶段。表面测量数据与表面提取CT作为参考。高稳定性和亚毫米范围中的错误和不足已报告。此外,建议病人调整的准确性已经评估了54治疗表的随机变化。在我们调查的影响我们的注意力集中在不同类型的幻影为了了解曲率影响注册的可靠性。

文献[14]给出有用的结果如何对合成表面现有的ICP算法收敛。不同的抽样策略选择的注册点也被认为是。但对于临床实践是很重要的验证这些理论结果与实际情况对现有的光学传感器的数据。

文献[7)评估表面三维成像系统的指导DIBH疗法。设置数据基于捕获的3 d表面同样的表面成像系统作为我们使用与设置数据基于锥束ct (CBCT)和评估基于回归的方法。发现在乳腺癌治疗中95%的偏差小于0.4厘米光学传感器检测到的是小于0.66厘米CBCT的其他模式。比较megavoltage基于CBCT AlignRT的注册和登记自己的特定参考受到一定的时间限制。CT扫描本身作为一个可能的参考和当地megavoltage CBCT在Tomotherapy扫描单元通常是一个耗时的过程。

文献[6]报告两个商业光学传感器(表面成像系统),比较其与实际调整病人的位置使megavoltage CT扫描的基础上。之间的偏差提出了校正的光学传感器和一个专家的主观最好对齐统计评估。男性测试一直在进行一个艾德森幻影在病人头部和颈部,骨盆和胸部区域。发现光学传感器可以支持病人定位主要在骨盆和胸部区域因为固定病人的特殊的面具是不可能的头部和颈部区域。

通常,AlignRT系统可用在几乎所有可能的病人。一些文件处理光学传感器对不同病人的临床应用。除了古典病人身体地区依赖应用程序,框架和mask-less颅立体定向放射治疗是一种新的应用领域。呼吸感应表面运动的比较不同的登记模式受到不同的时间常数的采集设备。DIBH的验证(深度灵感的屏息)技术与光学系统,随着AlignRT系统,是一种新兴的手术在临床实践。

可行性研究的可用性AlignRT系统框架和mask-less颅立体是由(8]。提出技术显示了潜在的头模和表面监测使用立体定向治疗。表面成像的准确性运动跟踪系统在立体定向治疗证实。结果另外测试标准光学技术(瓦里安kVCT)指导平台。

工作(9)描述了AlignRT五十患者的临床分析系统相比megavoltage门户成像。每日与3 d光学成像系统被发现有价值的减少相比皮肤标记设置错误。特别是前后排列方向与光学系统明显更好。

可能与AlignRT古典CBCT系统的同步显示了(10]。图像制导方法的同步x射线投影同步光感觉到表面在使用CBCT没有任何进一步的硬件需求。该方法可以通过一般应用于任何配置CBCT和光学成像系统也被用于颅外肿瘤跟踪。

3所示。代的测试表面数据

为了生成表面数据我们我们的工作集中于刚性的幻影,因为我们主要是感兴趣的纯传感器精度的ICP算法在理想的情况下。研究了ICP算法不治疗形状变化这是一个使用固体幻影的动机,而不是真正的情况。真正的人体运动的影响,例如,造成呼吸被其他文件(例如,(10,11])。

3.1。测试幻影

因为表面的轮廓特征是重要的安全注册,专门设计的幻影不同的表面类型进行了调查。为此,专门的幻影设计或选择大小大约覆盖光学传感器的测量体积约为0.1 m³。在这项研究中,四种不同的幻影一直在衡量光学传感器以生成的点云ICP算法的评价。

(我)飞机。这是一个简单的平面水平放置在治疗表。主要的思想是检查光学传感器的准确性对垂直转移治疗表(方向)。

(2)3架飞机。它由两架飞机和优势特别是允许建造一个独特的匹配对空间坐标。

(3)碗。碗里幽灵比飞机更弯曲,但歧义对旋转必须预期。

(iv)躯干。躯干的人体模特,人体的形状典型模拟。躯干的曲率cranial-caudal幻影更模棱两可()比dorsal-ventral横向运动方向。

鬼影已经被白色油漆或涂层纺织生产的表面可以被相机的光学传感器,当被斑纹投影仪。测量的点云的幻影在图所示2。可见,如图2 (c)测量表面包含一些点的背景(如治疗表)。这样加分显然不是来自幻影已经手动删除数据的幻影。作为一个例子,数字2 (c)和2 (d)碗表面显示之前和之后删除额外的点,分别。

3.2。测试设置

上面描述的ICP算法与表面测试数据选择的幻影(图2)搬到明确的立场。首先,光学传感器AlignRT已经校准根据制造商的指示。然后幻影已经放在治疗表和一个表面扫描在原点已经被捕。这个表面扫描在中央(零)治疗表的位置作为参考比较与其他位置的表面扫描。为此,幻影已经转化治疗表转移的方向的距离。平面的,翻译只是完成方向(),因为测试确认的运动明显的事实或方向不能检测到如果飞机幻影放在平行像我们那样相互重合。

图3给出一个示例在操作员如何看待AlignRT的情况在监控屏幕上。它显示了平移和旋转的估计偏差在毫米和°,分别用一位数数字准确性后,逗号和酒吧。在设置中,治疗师试图最小化转变(通过最小化酒吧的长度)11]。表面数据导出为对象文件和其他用于注册的ICP算法。

在最初阶段,表面实时跟踪与AlignRT系统是可能的。AlignRT系统提供足够快的速度位移估计对于大多数医疗大约10帧每秒的迹象。可接受的速度主要涉及一个初始对准所需的时间不应超过约第二次在临床常规订单是可以接受的。

因此两个条件结果关于速度:对齐时间不应超过一秒,因为在临床常规更不能接受。

动态跟踪,要求速度出现的典型病人运动一方面避免二次抽样,并确保两个时间之间的形状差异的步骤可以被忽视的严格登记。在理想的情况下,登记应比表面的传感器,以避免减少帧速率。

4所示。结果与讨论

刚性变换矩阵(平移和旋转)登记的参考测试位置已经被提议的ICP算法估计和AlignRT。研究实现指定注册产生的坐标变换为齐次坐标矩阵的不同版本。直接比较,这些矩阵转换为一个表示了平移和旋转(见[12])。

平移转移登记的价值观方向收益率直接从偏移变换矩阵的一部分。表1显示了注册的结果与预期的翻译价值。在方向平移登记错误然后由。

总注册的旋转是由一系列的三个旋转周围- - - - - -,- - - - - -,分别相互重合,根据图的方向1 (b)由欧拉角,每个量化。旋转登记错误为因为没有旋转测量幻影。

我们假定一个最大允许的绝对配准误差= 1毫米的翻译旋转的非常艰难的价值观在放疗和条目或黑体。其他作品设置允许公差稍高(例如,8)和[11)),但是使用刚性幻影没有运动激励我们更加严格的限制。

图4显示了作为一个例子的一个最好的结果一致与参考面表面的转变方向使用Wilm方法。三角的残差估计的表面和彩色显示的距离方向。很明显,尽管平移和旋转参数范围内这并不适用于所有的表面。有问题尤其是在倾斜的表面部分,缝合区域的边缘,左派和右派光学传感器这解释了应用ICP算法后剩下的偏差。

表2总结表1关于坚持的限制和。如预期与飞机幻影放在平行飞机安全登记只是可能方向和失败和所有ICP算法的方向。其他三个幻影3面,碗,和躯干,只有Wilm算法注册安全的平移参数。没有任何旋转参数算法问题除了Wilm这有趣的是失败的躯干的幻影的俯仰和偏航和AlignRT偏向碗幻影。

表3比较一些重要的性质和结果的四个测试算法已应用于四个不同的测试对象(幽灵)不同转移相对于原始位置。算法使用不同的方法来计算刚性变换矩阵(平移和旋转)两个点云,如部分所述2.3由于登记。

主要操作的算法原理进行了总结;他们的处理速度和准确性提供信息是否适合注册我们的选择的幻影。主要区别在于最近点搜索方法,加权误差度量,和最小化的方法。只有Wilm使用kd tree搜索比完整的搜索更有效。只有Bergstrom适用于基于距离权重。没有一个开放源码的算法包括拒绝。在开源的算法中,只有Wilm使用point-to-plane度量而所有其他应用点对点的标准。AlignRT登记结果类似于Wilm实现。这支持了假设相似原则是由这个专有程序使用。

每个算法的平均处理时间也给出了定性。之间变化最快的处理(约几秒钟)和慢的处理(约3分钟)登记的ICP算法在一个标准的计算机(英特尔酷睿i7处理器,64位Windows)在Matlab。更详细的评估处理速度没有得到,因为我们不希望选择算法以最优的方式实现。这可能是不同的商业实现AlignRT。Renoald表现最好的处理速度。Wilm AlignRT显示接受的速度和在相同的范围。克朗是缓慢而Bergstrom非常缓慢的调查实施和在临床常规不会接受的。

离线验证,速度起着更重要的作用,只要注册需要几秒钟的时间。因此这些实现由+或表示在目标应用程序可以被认为是可接受的(见部分3所示。2)。跟踪应用程序,甚至网上注册完成时,算法的速度更重要,病人可以验证校准和动态修正通过移动或调整照射治疗表。但在这种情况下,该算法需要更少的迭代,因为不时一步一步的位置差异要小得多比第一对齐在静态的情况下。

在表3,全面评估预期的配准误差计算预期的转变和翻译之间的ICP算法。翻译在和平面的方向是省略了幻影,因为没有注册是可能的,由于结构缺失视场,因此只有翻译指定方向。

观察的实验之一是转移的距离不影响注册的准确性。也收敛所需的时间并不影响,显然,因为根据梯度算法适应他们的步长。

更重要的是表面的结构和曲率是一致的。模棱两可的表面误差表面平坦地区ICP算法可能会粘在一个局部最小值。注册失败,在这种情况下使表面(25]。

的实现中展示了最好的结果研究了ICP算法转化登记。原因是很明显的使用point-to-plane误差度量的主要区别其他算法都没有上述指定精度的要求。有趣的是,失败与躯干旋转登记的幻影。可能的正常参数point-to-plane误差指标有缺点。发生AlignRT实现类似,但碗幻影。

5。结论

摘要不同的无约束ICP算法相比已经真正的(噪声)数据由一个光学传感器作为Tomotherapy高清系统的一部分。登记必须处理主要两个难题:传感器(噪音)的缺陷和产生的歧义的形状测量对象。文献[3)发现精度优于1毫米和0.5°使用人体模型躯干幻影的专有登记软件AlignRT系统。我们只能显示这样的精度可能好曲面而总登记的错误可能发生其他不独特形状的表面,不影响选择ICP配准算法。

结果表明,显然标准ICP算法只考虑点云或表面数据太不可靠作为单一验证正确的病人结算的工具。当然,大调整值计算了ICP注册给一个明确的提示,定位不正确而相反的案例并不持有:小值并不能保证正确对齐。根据实际捕获的曲率表面部分,小ICP登记调整值估计即使有错误的定位,因为ICP算法在局部最小值。注册信息在平行于表面的主要取向只是有用的独特的表面结构。安全注册用于安装校正主要是收益率的主要方向垂直于表面。因此,ICP登记的结果只能支持临床人员的专业知识作为一个额外的工具,病人对治疗的定位机。

改善达成正确的偏差最小的概率没有ICP算法的基准标记其他变体包括额外的标准,如颜色、法线、曲率(25可以应用。光学传感器的硬件支持,因为额外的相机捕捉纹理数据包含在每个测量单元。但根据(3),尽管校准立体相机,它只能用于几乎投射纹理数据捕获的表面,但不支持注册。特别是,登记的不确定性方向可以减少这些信息。

正在进行的工作是做注册的信心值的估计。根据治疗区域的曲率特征的估计可以给注册的可靠性。还选择注册方法表面登记,如概率方法(18],似乎有希望改善的结果,值得进一步研究。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

杰拉尔德·科瑞尔Nazila Nezhad, Mathias Walke进行实验,测量并收集数据和分析结果,并写了手稿。Ayoub Al-Hamadi和冈瑟Gademann导致了实验设计和结果的解释。