介入性神経放射線学処置の対話型シミュレーションのための血管のモデル化【Powered by NICT】

Kerrien E.; Kerrien E.; Yureidini A.; Dequidt J.; Dequidt J.; Dequidt J.; Duriez C.; Duriez C.; Duriez C.; Anxionnat R.; Anxionnat R.; Cotin S.

文献

J-GLOBAL ID：201702219067451789 整理番号：17A1176602

介入性神経放射線学処置の対話型シミュレーションのための血管のモデル化【Powered by NICT】

Blood vessel modeling for interactive simulation of interventional neuroradiology procedures

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資料名：
巻： 35 ページ： 685-698 発行年： 2017年
JST資料番号： W3156A ISSN： 1361-8415 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

シミュレーションシナリオは,患者データに基づいているならば,血管内介入は,訓練フェーズにおける対話型シミュレーションから,術前と術中相中の利益を得ることができる。このコンテキストの中での主要な特徴は,患者画像から抽出現実もシミュレーションの性能も妨げる血管のモデルする能力である。本論文では,3D回転血管造影データからのセグメンテーションと血管系の再構成の両方を扱い,シミュレーションに適応した:容器の樹木を区分するために提案した元の追跡アルゴリズムの中心線上の各点の近傍における血管表面で抽出したフィルタリング点骨格陰曲面とし各局所非構造化点を再構成するために記述した自動手順(ブロブ性モデル)。連続的に両アルゴリズムを適用した出力は局所陰的モデルのツリーとして血管系の新しいモデルである。セグメンテーションアルゴリズムは,患者データに多重仮説検定(MHT)アルゴリズム(Friman.,2010)と比較して,血管を追跡するためのその能力を示している。再構成アルゴリズムは,合成および患者データの両者の上で評価し,点に適合サブボクセル精度でその能力を実証した。著者らのモデルはInterventional Neuroradiologyのカテーテルナビゲーションをシミュレートするために使用した各種試験についても報告した。三角形メッシュ表面モデルと比較した場合,優れた現実主義とはるかに低い計算コストを報告した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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医用画像処理 , 循環系モデル

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