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使用稀疏局部特征模拟呼吸过程中的肝脏变形。

Simulating liver deformation during respiration using sparse local features.

作者信息

Kang Nahyup, Lee Min Woo, Rhee Taehyun

出版信息

IEEE Comput Graph Appl. 2012 Sep-Oct;32(5):29-38. doi: 10.1109/MCG.2012.65.

DOI:10.1109/MCG.2012.65
PMID:24806985
Abstract

A new method deforms a 3D liver mesh in an arbitrary phase of respiration. During preprocessing, the method step defines a patient-specific deformation space using two polar shapes of the liver during respiration. 3D magnetic resonance imaging captures patient livers during exhaling and inhaling. Next, using a fully automated nonrigid mesh registration, this method creates the two phases' corresponding surface meshes. Then, it defines the respiration's deformation space by extracting deformation gradients between the exhalation and inhalation meshes. At runtime, the method uses sparse local features suitably obtained from 2D ultrasound imaging to solve the constraint optimization problem that minimizes dissimilarity of deformation gradients between the target deformation and the patient-specific deformation space. Researchers used real patient data to evaluate this method, which could be applicable to image-guided tumor ablations.

摘要

一种新方法可在呼吸的任意阶段使三维肝脏网格变形。在预处理阶段,该方法步骤使用肝脏在呼吸过程中的两个极形状来定义特定于患者的变形空间。三维磁共振成像在呼气和吸气过程中捕捉患者的肝脏。接下来,通过全自动非刚性网格配准,该方法创建两个阶段对应的表面网格。然后,通过提取呼气和吸气网格之间的变形梯度来定义呼吸的变形空间。在运行时,该方法使用从二维超声成像中适当获取的稀疏局部特征来解决约束优化问题,该问题可使目标变形与特定于患者的变形空间之间的变形梯度差异最小化。研究人员使用真实患者数据对该方法进行了评估,该方法可能适用于图像引导的肿瘤消融。

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