Manual
1. Medicalholodeck
1.A Schnellstart
1.A.1 Lizenzschlüssel auf Standalone-Geräten aktivieren 1.A.2 Lizenzschlüssel auf PC‑VR-Systemen aktivieren 1.A.3 Handnavigation 1.A.4 Screenshots und Videos erstellen 1.A.5 Mit Link verbinden
1.1 Hauptsteuerpad
1.1.1 Bibliothek 1.1.2 Springen 1.1.3 4D-Aufnahme 1.1.4 TeamXR 1.1.5 Remote-Rendering 1.1.6 Einstellungen 1.1.7 Arbeitsbereich zurücksetzen 1.1.8 Rückgängig 1.1.9 Wiederholen 1.1.10 Beenden 1.1.11 Video aufnehmen 1.1.12 Foto aufnehmen 1.1.13 Griff
1.2 Objektpad
1.2.1 Schneidewerkzeug 1.2.2 Laser 1.2.3 Maskierung 1.2.4 Fläche messen 1.2.5 Abstand messen 1.2.6 Löschen 1.2.7 Skalieren 1.2.8 Bewegen 1.2.9 Rückwärts bewegen 1.2.10 Bildrate 1.2.11 Datensatz entfernen 1.2.12 Licht an/aus 1.2.13 Winkel messen 1.2.14 Zeichnen 1.2.15 Marker 1.2.16 Horizontal drehen 1.2.17 Vertikal drehen 1.2.18 Griff
1.3 Bibliotheksfenster
1.3.1 Gespeicherte Szenen 1.3.2 Medical Imaging 1.3.3 RecordXR 1.3.4 Dissection Master 1.3.5 Anatomy Master
1.4 Objektmarker
1.4.1 Zentrum 1.4.2 Sperren 1.4.3 Löschen 1.4.4 Gruppen 1.4.5 Sichtbarkeit von Schnitten
1.5 Beleuchtung
1.5.1 Licht 1.5.2 Lichtmarker
1.6 Controller
1.6.1 Linker Controller 1.6.2 Rechter Controller
1.7 Einstellungen
1.7.1 Einstellungen 1.7.2 Lizenzen 1.7.3 PACS 1.7.4 Dienste
1.8 Link
1.8.1 Geräteleiste 1.8.2 Lizenzverwaltung 1.8.3 Datensätze 1.8.4 RecordXR 1.8.5 Voreinstellungen 1.8.6 Transferfunktionen 1.8.7 Hochladen
2. Medical Imaging
2.A Schnellstart
2.A.1 Daten auf eigenständigen Geräten importieren 2.A.2 Daten in PC-VR-Systeme importieren 2.A.3 DICOM bearbeiten 2.A.4 Messen, markieren und auf DICOM zeichnen
2.1 Benutzeroberfläche
2.1.1 Daten importieren 2.1.2 Speichern 2.1.3 Exportieren 2.1.4 Daten laden 2.1.5 Daten löschen
2.2 Medical Imaging XR-Panel
2.2.1 Option-Voreinstellung 2.2.2 Transferfunktion 2.2.3 Gewebefilter 2.2.4 Voreinstellung der Transferfunktion 2.2.5 KI-Segmentierung 2.2.6 Netzgenerator 2.2.7 Multiplanar 2.2.8 Kantenfilter 2.2.9 Qualitätseinstellungen 2.2.10 Griff
2.3 Qualitätseinstellungen
2.3.1 Einstellungen zur medizinischen Bildgebung 2.3.2 Bildschirm mit niedriger Bildrate 2.3.3 Über 3D-DICOM-Dateien 2.3.4 Verarbeitung und Texturierung 2.3.5 Herausforderungen bei großen Datensätzen in VR 2.3.6 Adaptive Detaildarstellung
2.4 PACS-Verbindung 2.5 DICOM Push
3. Medicalholodeck AI
3.A Schnellstart
3.1 Segmentierungssteuerungsfeld
3.1.1 Struktur 3.1.2 Optionen 3.1.3 Griff
3.2 Lokales Ausführen der KI-Segmentierung
3.2.1 Python installieren 3.2.2 PyTorch installieren 3.2.3 TotalSegmentator installieren
4. Dissection Master
4.1 Schichten wechseln 4.2 Skalierung 4.3 Bewegen 4.4 Drehen 4.5 Anmerkungen 4.6 Sichtbarkeitskontrollen
5. Anatomy Master
5.1 Skalierung 5.2 Auseinandernehmen 5.3 Bewegen 5.4 Drehen 5.5 Schneiden 5.6 Anmerkungen 5.7 Sichtbarkeitskontrollen
6. RecordXR
6.1 User interface
6.1.1 Main control pad 6.1.2 RecordXR section 6.1.3 RecordXR panel
7. RecordXR Studio
7.A Quick start
7.A.1 Get records from Medicalholodeck 7.A.2 Open RecordXR Studio 7.A.3 Open a project 7.A.4 Add recordings 7.A.5 Zoom in/zoom out 7.A.6 Change the order 7.A.7 Trim 7.A.8 Set the metadata 7.A.9 Add an avatar 7.A.1. Saving the project 7.A.1. Export a .RXR file 7.A.1. Exit the platform 7.A.1. Open the recording
7.1 Editing tools
7.1.1 Preview window 7.1.2 Timeline toolbar 7.1.3 Timeline
7.2 Metadata section
7.2.1 Title 7.2.2 Avatar 7.2.3 Preview icons 7.2.4 Duration 7.2.5 Description
7.3 Project controls
7.3.1 Save project 7.3.2 Export RXR 7.3.3 Close
8. TeamXR
8.1 Ein Team erstellen 8.2 Ein Team beitreten 8.3 Daten zu einer Sitzung hinzufügen
8.4 Sitzungseinstellungen
8.4.1 Nutzer in der Sitzung 8.4.2 Sitzungscode 8.4.3 Trennen 8.4.4 TeamXR-Einstellungen 8.4.5 Bibliothek öffnen
9. Remote Rendering
9.1 Accessing remote rendering 9.2 Using remote rendering

3. Medicalholodeck AI

Medicalholodeck AI bietet automatische Segmentierung von CT- und MRT-Scans, indem es schnell anatomische Strukturen wie Organe, Knochen und Gewebe identifiziert und trennt. Anstatt Regionen manuell abzugrenzen, verwendet es KI-Modelle, die mit von Experten gekennzeichneten Daten trainiert wurden, um die Aufgabe in Sekunden zu erledigen. Die Segmentierung kann auch lokal ausgeführt werden, um die Datensicherheit zu gewährleisten.