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• 3XPCAE bibliographicCitation "Cavalcanti, Nicola; Li, Ruixuan; Arango, Laura; Davoodi, Ayoob; Van Assche, Kaat; Ao, Yunke; Massalimova, Aidana; Saleh, Mehrdad; Zingg, Lukas; Götschi, Tobias; Borghesan, Gianni; Laux, Christoph J.; Sutter, Reto; Farshad, Mazda; Tummers, Matthias; Fürnstahl, Philipp; Vander Poorten, Emmanuel; Carrillo, Fabio, 2024, "A large, paired dataset of robotic and handheld lumbar spine ultrasound with ground truth CT benchmarking.", https://doi.org/10.48804/3XPCAE, KU Leuven RDR, V9" @default.
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• 3XPCAE description "Les troubles musculo-squelettiques présentent des défis socio-économiques importants à l'échelle mondiale, nécessitant des approches diagnostiques et thérapeutiques innovantes. Les techniques actuelles d'imagerie peropératoire, y compris la tomodensitométrie (TDM) et la radiographie, impliquent une exposition élevée aux rayonnements et une visualisation limitée des tissus mous. L'échographie (US) offre une alternative non invasive, en temps réel, mais est sous-utilisée en peropératoire, car elle est fortement dépendante de l'observateur. Les États-Unis renforcés par l'intelligence artificielle présentent un potentiel élevé pour l'orientation chirurgicale indépendante de l'observateur, l'aide à la décision et les applications assistées par robot en orthopédie. Compte tenu de la disponibilité limitée de données échographiques in vivo de haute qualité, nous présentons un ensemble complet de données provenant d'une collection d'imagerie de la colonne lombaire 2D US (HUS) portative et assistée par robot (RUS) chez 63 volontaires en bonne santé. Cet ensemble de données comprend des données démographiques, des images HUS et RUS avec des données de positionnement 3D synchronisées de la sonde américaine, des données CT correspondantes et des modèles 3D reconstruits par CT des vertèbres lombaires L1 à L5, établissant une base de référence robuste pour les algorithmes d'apprentissage automatique. Cette vaste collection est le premier ensemble de données d'anatomie pour la colonne lombaire qui comprend la tomodensitométrie jumelée, le SHU et l'imagerie RUS, soutenant les progrès de l'imagerie peropératoire et de la chirurgie assistée par robot." @default.
• 3XPCAE description "Musculoskeletal disorders present significant socio-economic challenges globally, requiring innovative diagnostic and therapeutic approaches. Current intraoperative imaging techniques, including computed tomography (CT) and radiography, involve high radiation exposure and limited soft tissue visualization. Ultrasound (US) offers a non-invasive, real-time alternative but is underutilized intraoperatively, as it is highly observer-dependent. US enhanced by artificial intelligence shows high potential for observer-independent surgical guidance, decision support, and robot-assisted applications in orthopedics. Given the limited availability of high-quality, in vivo ultrasound data, we introduce a comprehensive dataset from a collection of handheld 2D US (HUS) and robot-assisted US (RUS) lumbar spine imaging in 63 healthy volunteers. This dataset includes demographic data, HUS and RUS imaging with synchronized 3D positioning data of the US probe, corresponding CT data, and CT-reconstructed 3D models of the lumbar vertebrae L1 to L5, establishing a robust baseline for machine learning algorithms. This extensive collection is the first anatomy dataset for the lumbar spine that includes paired CT, HUS, and RUS imaging, supporting advancements in intraoperative imaging and robot-assisted surgery." @default.
• 3XPCAE description "Muskel-Skelett-Erkrankungen stellen weltweit erhebliche sozioökonomische Herausforderungen dar und erfordern innovative diagnostische und therapeutische Ansätze. Aktuelle intraoperative Bildgebungstechniken, einschließlich Computertomographie (CT) und Radiographie, beinhalten eine hohe Strahlenexposition und eine begrenzte Weichteilvisualisierung. Ultraschall (US) bietet eine nicht-invasive Echtzeit-Alternative, wird aber intraoperativ zu wenig genutzt, da er stark von Beobachtern abhängig ist. Die USA, die durch künstliche Intelligenz verbessert wurden, zeigen ein hohes Potenzial für beobachterunabhängige chirurgische Führung, Entscheidungsunterstützung und robotergestützte Anwendungen in der Orthopädie. Angesichts der begrenzten Verfügbarkeit hochwertiger In-vivo-Ultraschalldaten stellen wir einen umfassenden Datensatz aus einer Sammlung von tragbaren 2D US (HUS) und robotergestützten US (RUS) Lendenwirbelsäulenbildern bei 63 gesunden Probanden vor. Dieser Datensatz umfasst demografische Daten, HUS- und RUS-Bildgebung mit synchronisierten 3D-Positionierungsdaten der US-Sonde, entsprechende CT-Daten und CT-rekonstruierte 3D-Modelle der Lendenwirbel L1 bis L5, die eine robuste Ausgangsbasis für Algorithmen des maschinellen Lernens schaffen. Diese umfangreiche Sammlung ist der erste anatomische Datensatz für die Lendenwirbelsäule, der gepaarte CT-, HUS- und RUS-Bildgebung umfasst und Fortschritte in der intraoperativen Bildgebung und robotergestützten Chirurgie unterstützt." @default.
• 3XPCAE description "Skeletspierstelselaandoeningen brengen wereldwijd aanzienlijke sociaal-economische uitdagingen met zich mee, waarvoor innovatieve diagnostische en therapeutische benaderingen nodig zijn. Huidige intraoperatieve beeldvormingstechnieken, waaronder computertomografie (CT) en radiografie, omvatten hoge blootstelling aan straling en beperkte visualisatie van zacht weefsel. Echografie (VS) biedt een niet-invasief, real-time alternatief, maar wordt intraoperatief onderbenut, omdat het sterk afhankelijk is van waarnemers. VS versterkt door kunstmatige intelligentie toont een groot potentieel voor waarnemer-onafhankelijke chirurgische begeleiding, beslissingsondersteuning en robot-ondersteunde toepassingen in orthopedie. Gezien de beperkte beschikbaarheid van hoogwaardige, in vivo ultrasone gegevens, introduceren we een uitgebreide dataset uit een verzameling handheld 2D US (HUS) en robot-assisted US (RUS) lumbale wervelkolombeeldvorming bij 63 gezonde vrijwilligers. Deze dataset omvat demografische gegevens, HUS- en RUS-beeldvorming met gesynchroniseerde 3D-positioneringsgegevens van de Amerikaanse sonde, overeenkomstige CT-gegevens en CT-gereconstrueerde 3D-modellen van de lumbale wervels L1 tot L5, tot vaststelling van een robuuste basislijn voor machine learning-algoritmen. Deze uitgebreide collectie is de eerste anatomische dataset voor de lumbale wervelkolom die gepaarde CT-, HUS- en RUS-beeldvorming omvat, ter ondersteuning van vooruitgang in intraoperatieve beeldvorming en robotondersteunde chirurgie." @default.
• 3XPCAE identifier "doi:10.48804/3XPCAE" @default.
• 3XPCAE issued "2026-02-11T09:10:13Z" @default.
• 3XPCAE language ENG @default.
• 3XPCAE modified "2026-02-11T09:10:13Z" @default.
• 3XPCAE publisher 0419052173 @default.
• 3XPCAE title "A large, paired dataset of robotic and handheld lumbar spine ultrasound with ground truth CT benchmarking." @default.
• 3XPCAE title "Een grote, gekoppelde dataset van robotica en handheld lumbale wervelkolom echografie met ground truth CT benchmarking." @default.
• 3XPCAE title "Ein großer, gepaarter Datensatz von Roboter- und Hand-Lendenwirbelsäulenultraschall mit Ground Truth CT-Benchmarking." @default.
• 3XPCAE title "Un grand ensemble de données appariées d'ultrasons lombaires robotiques et portables avec un benchmarking CT de vérité au sol." @default.
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