Automatické generování 3D modelu založené na porovnávání adaptivních řídicích bodů tvar arterií je pro každý standardní 3D model jiný, který je vytvořen z databáze, která implementovala korejský cévní systém (Lee et al 2006) a omezili rozsah hlavních tepen pro 3D model standardní cévy a databáze pro model standardní cévyTabulka 1 ukazuje databázi tarterií Lt main (levá hlavní koronární artérie), LAD (levá přední sestupná) a LCX (levá cirkumflexní artérie ) informace
Tato databáze se skládá ze 40 lidí se smíšenými informacemi o pohlavíLt mainOs distální délka Os distální délka! Os distální lebelow484459430441+059942380436041705235043303192667554450544+0484+3839033603172+5836+0434+5836+0434+041bele1803) 66233±1531±1414155291328+122139(žena)nad 60 let 1707+44 4307 4106 125 479 35*0634805 237333Left Mainold(žena )Tabulka 1 Databáze koronární arterieKoronární arterie
Adaptivní řízení Pro kvantifikaci 3D modelu koronární tepny byly úhly oblastí bifurkace cév označené odkazy na LCX, bez ohledu na jejich pohlaví a věk, byly náhodně vybrány pro měření úhlů standardních odchylek gramů každého jednotlivého měření jsou uvedeny v tabulce 2RAO30°AO30°P0°LAO60°LAO60°AP0°CAUD30°CRA30°CRA30°CRA30°CAUD30°CAUD30°6917123318401509872022380「5175990723770692 1713364,1233253124409713500618751
27418808911984571450928772114716770591431845893701635775445118803450473967523479Průměr 6862166918331 úhly bifurkace cévy ze šesti angiografiíI generace standardní cévy od 30°CAUD( Caudální)30°,RAO30°CRA(CranialAnterior)30°,AP(AntRA(Cranial Anterior)30, LAO (vlevo EntericOblique60PCRA30°LAO60CAUD30°, APO CAUD30°
Automatické generování 3D modelu založené na párování adaptivních řídicích bodůRAO30°RAO30°AP0°VieCAUD30°CRA30°CRA30°AngiogramModelLAO60°LAO60°AP0°CRA30°CAUD30°CAUD30°3D model7<g
3 Generování 3D modelu standardní cévy ze šesti angiografií Vyhodnocení úhlů bifurkace cévy ze šesti angiografií způsobuje chybu měření, která při úhlu z jedné měřené
Adaptivní řídicí nádoba do 2D projekce Obr. 4 ukazuje promítané obrazy roviny sta2D přes projekci Výsledek projekce lze zobrazit jako vrcholy nebo poobr. 4 Výsledek projekce pro 2D obraz standardní nádoby3 Shoda adaptivních řídicích bodů s odpovídajícími řídicími body (Lee et al , 2006) a (Lee et al, 2007) V tomto článku jsme automaticky extrahovali body rysů cévy a definovali je jako kontrolní body (Lee a kol., 2007) a (Lee a kol., 2007). objekty přidružené k okolním pixelům na obrázku, které se liší od ostatních bodů obrázku Takové body rysů lze definovat různě Parker, 1996) a (Pitas, 2000)
Thets se nemění navzdory specifickým transformacím Obecně se body rysů mohou d) První jednolineární filtr, jako je SUSANetector navržený Smithem (Woods a kol., 1993), který dává do vztahu každý pixel tuny vycentrovaný pixelem. se nazývá susanall the pixels hael. Pokud je středový pixel hlavním bodem také označován jako "roh"), SUSANg thexels kolem něj A SUSRosenfeldova metoda1997) Tento druh metody potřebuje extrahovat hrany a poté objasnit body prvků pomocí informace o zakřivení okrajů Nevýhodou této metody je vyšší náročnost na složitý výpočet, rychlost zpracování je relativně pomalá Třetí metoda je exploiální, 2003) Produkuje se analýzou vlastních čísel Vzhledem k tomu, že není potřeba explicitně používat okno snímku, její zpracování rychlost je velmi rychlá Podle toho toto
Automatické generování 3D modelu založené na přizpůsobení adaptivních kontrolních bodů použilo rohový detektor Harris k nalezení kontrolních bodů standardních a individuálních 2006) a (Lee, 2031 Extrakce kontrolních bodů je oblíbeným detektorem zájmových bodů díky své silné neměnná korelační funkce místní změny signálu s políčky posunutými o malou hodnotu v různých směrech (Derpanis, 2004) Nicméně, Harrisův rohový detektor má Obr. 5 ukazuje extrahovaných 9 kontrolních bodů v jednotlivé cévě pomocí Harrisova rohového detektoru Všimli jsme si, že tento vektor je u jednotlivých cév než u standardních cév Obr. 6 ukazuje jednotlivé kontrolní body - Obr
5 Extrahovaných 9 kontrolních kolíků jednotlivá céva32 Extrae provedl ztenčení pomocí strukturálních charakteristik, které našel herec Lee, 200jak ukazuje ztenčování pro detekci rohových bodůjednotlivá céva人(a) Segmentovaná nádoba)Ztenčená cévaObr 6 Proces ztenčování pro detekci rohových bodů u jednotlivců vessevaskulární strom na soubor elementárních složek a bifurkace (Wahle et al, 1994) Pomocí této intuice
Adaptive ControlelIn et al, 2001) a (Lee, 200vaskulární strom ztenčené cévy se skládá ze tří vrcholů podle následující rovnice (1) Zde jsou vrcholy (voint ) tvořeny počátečním bodem (vs a dvěma koncovými body(vendint(1)IvIf referenčním bodem je vrchol, který je nejblíže twedefinovaným rohovým bodům Pokud je refebifurkace nejblíže k němu po porovnání vzdáleností mezi therol body definována jako rohové body Jak je znázorněno na Obr.
7, pokud je referenčním bodem vrchol (Vpočáteční bod), vi a 12 se stanou rohovými body; pokud je referenčním bodem bifurkace (bif), v6, l'i a vis se stanou rohovými body (Lee, 2007) Primitiva vaskulární sítě33 Adaptivní Itof kontrolních bodů mezi cJakmile jsou kontrarohové body extrahovány z jednotlivé cévy, Hard nádoba je aplikována Pro přesné přizpůsobení je kontrola namířená do odpovídající standardní nádoby v poměru k trolním bodům mezi Lee, 2007) g8 ukazuje terpolaci kontrolních bodů Kontrolní body standardní nádoby jsou adaptivně interpolovány rychlostí vzdálenosti mezi kontrolními body (v3 )4) jednotlivé nádoby Obr. 8(a) ukazuje vyjmutou kontrolu
Automatické generování 3D modelu založené na porovnávání bodů adaptivních kontrolních bodů z jednotlivé nádoby a (b) ukazuje příklad interpolovaných bodů kontrolních bodů z(a)imagea)Jednotlivé nádobyb)Standardní nádobyObr 8 Interpolace kontrolních bodů pro a standardní vessegmentovaná céva v jednotlivé cévě a adaptivní interpolace odpovídajících kontrolních bodů ve standardní cévěI Prole下obr. 9 Výsledek adaptivní interpolace odpovídajících kontrolních bodů Standardní cévu jsme pokřivili vzhledem k jednotlivé cévě
Gts odpovídajících kontrolních bodů, Ssu a I-iniiz,is), deformace je standardní nádoba, aby vyhovovala jednotlivci
al nádoba Zde je S množina kontrolních bodů ve standardní nádobě a I je množina jednoho v jednotlivé nádobě (Lee et al, 2006) a
ADAPTIVE口NTR口KWANH口Y口intechweb, ord
ed by In-TechKirchengasse 43/3,AstriaHosti 80b, 51000 Riieka Chorvatskoobsaženo uvnitř Afterk má publikaci, jejíž autorem nebo editorem, a k jinému osobnímu použití díla
"in9 2009 In-techDalší kopie lze získat z Tisk publikováno leden 2009Adaptive Control, edited by Kwanho YouAdaptive Control 1 Kwanho You
Předmluva 1950 Vzhledem k tomu, že v praxi se v praxi používá stále více adaptivních algoritmů, protože je jisté, že to je vodítko pro technologický vývoj Také adaptivní řízení bylo považováno za průlom v realizaci inteligentních systémů I přes parametrické a modelové nejistoty umožňuje adaptivní řízení čas měnící se změny a manipulace s regulátoremmultivariabilní systémys příchodem vysokorychlostních mikroprocesů je možné implementovat inovativní adaptivní algoritmus v reálném časekniha představuje své nedávné výsledky výzkumu a poskytuje nový nápad pro lepší výkonKniha je uspořádána následujícím způsobem
S ohledem na problémy aplikace adaptivního řízení na generování modelu, zpětnou vazbu, elektrické pohony, simulaci a implementaci optických komunikací: Kapitola jedna: Automatické generování 3D modelu založené na párování AdaptivePointsH Choiapter Two: Adaptive Estimation and ContSystemsParametdUnknown Exosystems a I Mizumoto, od I. IwaiKapitola čtvrtá: Výstupní zpětná vazba Přímé adaptivní řízení pro TwRobot s výhradou změn parametrů, autor S Ozcelik a E MirandaKapitola pátá: Adaptivní řízení přizpůsobení diskrétního modelu pro potenciálně inersně nestabilní rostliny v nepřetržitém čase pomocí vícerychlostního vzorkování, SCkapitola šest: Hybridní schémata pro Adaptive Control Strategies od R Ribeiro a K
Sedmá: Adaptivní řízení pro systémy s náhodně chybějícími měřeními v síťovém prostředí, Y Shi a HFC Kapitola 8: Adaptivní řízení založené na neuronové síti, S Wei, Z Lujin, Zinhai a M Kapitola 9: Adaptivní řízení Elektrické pohony s elastickou spojkou Kalmanův filtr od K Szabat a T
Orlowska-KowalskaKapitola desátá: Adaptivní řízení dynamických systémů se sendvičovou hysterezí na základě Neural Estimator, Y Tan, R Dong a X ZhaoChapter Eleven: Vysokorychlostní adaptivní řídicí technika založená na nejstrmější důstojné metodě adaptivní kompenzace chromatické disperze v optické optice CommunIcations, K Taa a hiroseTwelve: Adaptivní řízení piezoelektrických aktuátorů s neznámým Hys-Kapitola třináct: O adaptivním sledování řízení 3-D mostového jeřábového systému-Kapitola čtrnáctá: Adaptivní inverzní optimální ovládání aystem, Y Satoh, H Nakamura , H Katayama a H Nishitani Kapitola 15: Adaptivní přesný geolokační algoritmus s vícenásobnými modifikačními jistotami, od w Sung a Kkapitola 16: Adaptivní třída řízení neafinních nelineárních systémových neuronových sítí, od Z TongOčekáváme, že čtenáři budou hledat automatické řízení, lineární systémy, ms, Sepsáno samostatným způsobem pro bettedustrial inženýry, postgraduální studium a výzkumníky v oblasti adaptivního řízení, jako jsou elektrické, letecké a mechanické enginKwanho you
ObsahNa-Young Lee, JoongJae Lee, Gye Young Kim a Hyung-l Chov3
Adaptivní lineární systémy wi0654 Výstupní zpětná vazba Přímé Adaptivní řízení pro ank Flexibilní robotDiskrétní přizpůsobení modelu Adaptivní řízení pro potenciálně inverzně norské rostliny pomocí vícenásobného vzorkování A/onso- Quesada arDe la senybrid Schémata pro strategie adaptivního řízení HuiroRicardangios a Fiazhenangios Ricardo Miao SiyiOnlowska-Kowalska Adaptivní řízení dynamických systémů se Sandwichonghong Tan, Ruili Dong a Xinlong zhao
Technika adaptivního řízení VIpeed založená na nejstrmějším sestupu4tical Comicationsaizawa a Akira Hiroseon na adaptivním řízení sledování 3D systému mostových jeřábů magneyuki Satoh, Hisakazu Nakamura, Hitoshi Katayama a Hirokazu Nishitanicolocation Algorithm Uncertain32 s vícenásobným algoritmem 36
Adaptivní řízení pro třídu neafinních nelineárních systémů přes Neural 337NetworksZhao až
Automatické generování 3D modelu založené na párování adaptivních řídicích bodůNa-Young Lee, Joong-Jae Lee Gye-Young Kim a Hyung-ll ChoiRadioisotope Research Division, Korea Atomic Energy Research Center for Cognitive Robotics research, Korea Institute of Sciene and TeSchool of computing soongsil universipublic of Koreadostupný, ani jej nelze přesně změřit na 2D obrázku Proto je vysoce přesný softwarr 3D model generované standardní cévy vzhledem k tomu, že tvar tepny je pro každou jednotlivou cévu odlišný, přičemž standardní cévu lze upravit tak, aby vyhovovala jednotlivým cévám. v tomto článku navrhujeme nový přístup pro automatické generování 3D modelu založené na adaptivních řídicích bodech Navržená metoda se provádí ve třech krocích Nejprve standardně
Standardní nádoba vytvořená pomocí 3D modelové projekce, zatímco jednotlivá nádoba první segmentované bifurkace nádoby je získána kontrolními body mezi standardními a jednotlivými nádobami, kde je automaticky nastavena sada kontrolních a rohových bodů pomocí detektoru Harrisrner Pokud existují kontrolní body betadaptivně interpolované v odpovídající standardní nádobě, která odpovídá těmto kontrolním bodům standardní nádoby Nakonec aplikujeme deformaci na standardní nádobu tak, aby vyhovovala jednotlivé nádobě, pomocí interpolační funkce Tps Thin Plate Spline ProKlíčová slova: Ceangiografie, adaptivní kontrolní bod, standardní nádoba, individuální nádoba, deformace nádobyX -paprsková angiografie je nejčastěji používanou zobrazovací modalitou k diagnostice závažnosti koronárních tepen Tradičně se toto hodnocení provádí přímo z angiogramů, a proto může kvůli nejistotě trpět orientací pohledu a nepřesností kvantitativních hodnot.
Adaptive Controlger et al 2000), (Lee et al 2006) a (Lee et al 2007) 3D model je poskytnut a aneuryzmata (Holger et al 2005)
V důsledku toho přesný software pro pacienty Mohlo by to vést k rychlé diagnóze a její zpřesnění v nejednoznačných podmínkách V tomto článku představujeme automatické generování 3D modelu založené na shodě ve třech krocích: pořízení obrazu, přizpůsobení adaptitrolových bodů a tnage ve standardním a indire popsaném Sekce 3 představuje shodu odpovídající kontroly pstandardu a jednotlivých cév Sekce 4 popisuje 3D modelování Experimentální výsledky transformace cév jsou uvedeny v Sekci 5 Nakonec jsme ppodmínkuSekce 6Obr. 1 Celkový tok konfigurace systému