Automaattinen 3D-mallin luominen, joka perustuu mukautuvien ohjauspisteiden yhteensovittamiseen, valtimon muoto on erilainen jokaiselle standardin 3D-mallille, joka on rakennettu tietokannasta, joka toteutti korealaisen verisuonijärjestelmän (Lee et al 2006) ja ovat rajoittaneet laajuutta päävaltimoista standardinmukaisen verisuonen 3D-mallia varten standardin mukaisen verisuonen mallin tietokannan osalta Taulukossa 1 on tietokanta Lt main (vasen pääsepelvaltimo), LAD (vasen anterior laskeva) ja LCX (vasen Circumflex valtimo ) tiedot
Tämä tietokanta koostuu 40 henkilöstä, joilla on eri sukupuolitietojaLt mainOs distal pituus Os distaalinen pituus! Osin distaalinen alaosa 484459430441+059942380436041705235043303192667554450544+0484+3839033603172+5836+0434+0434+04246943044196661919661861936017042468 233±1531±1414155291328+122139(nainen)yli 60 vuotta 1707+44 4307 4106 125 479 35*0634805 237333vasen Mainold(nainen) )Taulukko 1 Sepelvaltimotietokanta Sepelvaltimo
Adaptiivinen ohjaus Sepelvaltimon 3D-mallin kvantifioimiseksi verisuonten haarautumisalueiden kulmat, jotka on mitattu viittauksella LCX:ään, valittiin satunnaisesti niiden sukupuolesta ja iästä riippumatta kunkin yksittäisen mittauksen grammakulmien mittaamista varten. 2RAO30°AO30°P0°LAO60°LAO60°AP0°CAUD30°CRA30°CRA30°CRA30°CAUD30°CAUD30°6917123318401509872022380「51759872022380「51759872022380「51759872022380「51759872022380「51759872022380「51759872022380「51759872022380「51759872022380「51759872022380「51759872022380 71713364,1233253124409713500618751
27418808911984571450928772114716770591431845893701635775445118803450473967523479Keskimääräinen 686767523479A verisuonen haarautumiskulmat kuudesta angiografiastaI sukupolvi standardisuonesta alkaen 30°CAUD(caudal)30°,RAO30°CRA(CranialAnterior)30°,AP(AntRA(Cranial Anterior)30, LAO (vasen) EntericOblique60PCRA30°LAO60CAUD30°, APO CAUD30°
Automaattinen 3D-mallin luominen mukautuvien ohjauspisteiden yhteensovittamiseen perustuenRAO30°RAO30°AP0°VieCAUD30°CRA30°CRA30°angiogrammimalliLAO60°LAO60°AP0°CRA30°CAUD30°CAUD30°3D-malli7<g
3 3D-mallin luomista standardisuonesta kuudesta angiografiasta Verisuonen haarautumiskulmien arvioiminen kuudesta angiografiasta johtaa mittausvirheeseen, jolloin kulma mitataan yhdestä
Adaptiivinen ohjausastia 2D-projektioon Kuva 4 näyttää projisoidut kuvat sta2D-planeetasta projektion läpi. Projektion tulos voidaan katsoa kärkipisteinä tai po-Kuva 4 Projektion tulos standardin aluksen 2D-kuvalle3 Mukautuvien ohjauspisteiden tai vastaavien ohjauspisteiden yhteensopivuus (Lee et al , 2006) ja (Lee et al 2007) Tässä artikkelissa poimiimme suonen piirrepisteet automaattisesti ja määriteltiin kontrollipisteiksi (Lee et al006) ja (Lee et al, 2007) Piirrepisteiden keskiarvolla tarkoitetaan suonen kulmapisteitä. kohteena kuvan ympäröiviin pikseleihin, jotka eroavat muista kuvan pisteistä. Tällaisia piirrepisteitä voidaan määritellä eri tavalla.Parker, 1996) ja (Pitas, 2000)
Nämä eivät muutu erityisistä muunnoksista huolimatta Yleisesti piirrepisteet voivat olla d) Ensimmäinen yksilineaarinen suodatin, kuten Smithin (Woods et al, 1993) ehdottama SUSANetektori, joka yhdistää jokaisen pikselitonnialueen, jonka keskipiste on pikselissä. kutsutaan susanaall the pixels hael Jos keskipikselin piirrepistettä kutsutaan myös "kulmaksi"), SUSANg thexels sen ympärille A SUSRosenfeldin menetelmä1997) Tämän tyyppisen menetelmän täytyy poimia reunat etukäteen ja sitten selvittää piirrepisteet käyttämällä tietoa kynsien kaarevuudesta Tämän menetelmän haittapuolena tarvitaan enemmän monimutkaista laskentaa, prosessointinopeus on suhteellisen hidas Kolmas menetelmä on exploial, 2003) Se tuottaa ominaisarvojen analyysin kautta Koska sen ei tarvitse käyttää nimenomaisesti liukuikkunaa, sen käsittely nopeus on erittäin nopea Näin ollen tämä
Automaattinen 3D-mallin luominen, joka perustuu mukautuvien ohjauspisteiden yhteensovitukseen invarianssikorrelaatiofunktio signaalin paikallisille muutoksille, joissa paikat ovat siirtyneet pienellä määrällä eri suuntiin (Derpanis, 2004) Kuitenkin Harris-kulmatunnistimessa on kuva 5, joka näyttää poimittua 9 kontrollipistettä yksittäisestä suonesta käyttämällä Harris-kulmailmaisinta. Huomasimme, että vektori oli yksittäinen suoni kuin tavallinen suoni Kuva 6 esittää säätöpisteiden kulkua yksittäisestä - kuvasta
5 irrotettu 9 ohjausnasta yksittäinen suoni32 Extrae suoritettu harvennus käyttämällä rakenteellisia ominaisuuksia offfind thector Lee, 200näyttää harvennusta kulmapisteiden havaitsemiseksiyksittäinen suonen人(a) Segmentoitu suoni)Ohennettu suoniKuva 6 Harvennusprosessi yksittäisten kulmapisteiden havaitsemiseen verisuonten puutettu joukoksi alkeiskomponentteja ja bifurkaatio (Wahle et al, 1994) Tämän intuitin käyttäminen
Adaptive ControlelIn etal, 2001)ja (Lee, 200 ohennetun suonen vaskulaarinen puu koostuu kolmesta kärjestä seuraavan yhtälön mukaisesti (1) Tässä kärjet (voint ) koostuvat aloituspisteestä (vs ja kaksi päätepistettä (vendint(1)IvIf) referenssipiste on kärki, joka on lähin kaksimääritetyt kulmapisteet Jos sitä lähinnä olevat kulmapisteet määritetään kulmapisteiksi kulmapisteiksi, kun sitä on verrattu.
7, jos vertailupiste on kärkipiste(Valoituspiste ),vi ja 12 muuttuvat kulmapisteiksi; jos vertailupiste on bifurkaatio (bif), v6, l'i ja vis muuttuvat kulmapisteiksi (Lee, 2007) Verisuoniverkon primitiivit33 Adaptive Itof Controlpoints välillä cKun kontrakulmapisteet on otettu yksittäisestä suonesta, anHard alusta käytetään Tarkkaa vastaavuutta varten ohjauspisteet, jotka on kohdistettu vastaavaan standardialukseen suhteessa Lee,2007) välisiin säätöpisteisiin )4) yksittäisestä aluksesta Kuva 8(a) esittää erotetun kontrollin
Automaattinen 3D-mallin luominen, joka perustuu yksittäisen aluksen mukautuvien ohjauspisteiden täsmäämiseen, ja (b) näyttää esimerkin ohjauspisteiden interpoloiduista pisteistä (a)kuvasta) yksittäisestä aluksestab) vakioaluksesta. Kuva 8 Ohjauspisteiden interpolointi standardialusta segmentoitu suoni yksittäisessä suonessa ja adaptiivinen interpolointi tai vastaavan ohjauspisteen standardisuonessa. Prole. Kuva 9 Vastaavien kontrollipisteiden mukautuvan interpoloinnin tulos. Olemme vääntäneet standardisuoneen suhteessa yksittäiseen alukseen
Vastaavien ohjauspisteiden Gts, Ssu ja I-iniiz,is), vääntyminen on aphe-standardialus yksilöille sopivaksi
al suonen Tässä S on joukko kontrollipisteitä tavallisessa suonessa ja I on joukko yksi yksittäisessä suonessa (Lee et al, 2006) ja
ADAPTIVE口NTR口KWANH口Y口intechweb, ord
toimittanut In-TechKirchengasse 43/3,AstriaHosti 80b, 51000 Riieka Croatian sisällä Afterkissä on julkaistu julkaisu, jonka kirjoittaja tai toimittaja sekä muulla tavoin henkilökohtaiseen teoksen käyttöön
"9. 2009 In-techLisäkopioita voi saada Printistä, julkaistu tammikuu 2009 Adaptive Control, toimittanut Kwanho YouAdaptive Control 1 Kwanho You
Esipuhe 1950-luku Koska yhä enemmän adaptiivisia algoritmeja käytetään käytännössä, koska se on varmaa, että teknologian kehittäjälle on myös adaptiivisen ohjauksen uskottu olevan läpimurto älyjärjestelmien toteuttamisessa Jopa parametristen ja mallien epävarmuustekijöistä huolimatta, mukautuva ohjaus mahdollistaa ajan. vaihtelevat muutokset ja manipuloivat säätimen monimuuttujajärjestelmiä nopean mikroprosessin myötä innovatiivisen adaptiivisen algoritmin toteuttaminen reaaliajassa, kirja esittelee viimeaikaiset tutkimustuloksensa ja antaa uuden idean suorituskyvyn parantamiseksi. Kirja on järjestetty seuraavalla tavalla
Mukautuvan ohjaussovelluksen mallien luomiseen, acnd-palautteeseen, sähkökäyttöihin, optiseen tiedonsiirtoon simulointiin ja käyttöönottoon liittyvien kysymysten käsittely: Luku 1: Automaattinen 3D-mallin luominen adaptiivisten pisteiden yhteensovittamiseen. Vaihtoehto 2: Adaptive Estimation ja ContSystemsParametdUnknown Z Mizumoto andUnknown Z Mizumoto Iwai Luku 4: Lähtöpalautteen suora mukautuva ohjaus TwRobotille, joka voi muuttua parametrien muutoksilla, S Ozcelik ja E Miranda Luku 5: Diskreetti mallisovitus mukautuva ohjaus potentiaalisesti epävakaille jatkuvatoimisille kasveille käyttämällä monitaajuista näytteenottoa, by Siemx: SChabridter Adaptive Control Strategiesille, R Ribeiro ja K
Seitsemän: Mukautuva ohjaus järjestelmille, joissa on satunnaisesti puuttuvia mittauksia verkkoympäristössä, Y Shi ja HFC Luku 8: Mukautuva ohjaus perustuu hermoverkkoon, S Wei, Z Lujin, Zinhai ja M sLuku yhdeksän: Mukautuva ohjaus Sähkökäytöt elastisella Kalman-suodattimella, K Szabat ja T
Orlowska-Kowalska Luku 10: Dynaamisten järjestelmien mukautuva ohjaus välihystereesillä hermoestimaattorin perusteella, Y Tan, R Dong ja X Zhao. Luku 11: Suurinopeuksinen adaptiivinen ohjaustekniikka, joka perustuu jyrkimpään kunnolliseen menetelmään mukautuvan kromaattisen dispersion kompensointiin. Kommunikaatiot, K Taa ja hiroseTwelve: Pietsosähköisten toimilaitteiden mukautuva ohjaus tuntemattomilla Hys-yksiköillä - Luku 13: 3-D-nosturin mukautuva seurantaohjaus - Luku 14: Mukautuva käänteinen optimaalinen järjestelmäohjaus, kirjoittaja Y Satoh, H Nakamura , H Katayama ja H Nishitani Luku 15: Adaptive Precision Geolocation Algorithm with Multiple Modncertainties, kirjoittaja w Sung ja KChapter 16: Adaptive ControlClass of Non-affine Nonlinear Systema Neural Networks, by Z TongOdotamme, että lukijat ohjaavat, lineaarisia järjestelmiä, automaattisia ms, kirjoitettu itsenäisesti teollisuusinsinööreille, gradd-tutkimukselle ja adaptiivisen ohjauksen alalla, kuten sähkö-, ilmailu- ja mekaanisissa tekniikoissa, Kwanho you
SisältöNa-Young Lee, JoongJae Lee, Gye Young Kim ja Hyung-l Chov3
Adaptivelationwn lineaariset järjestelmät wi0654 Output Feedback Suora mukautuva ohjaus ankille Joustava robottiDiskreetti mallin sovittava mukautuva ohjaus potentiaalisesti käänteisesti Nore-kasveille käyttämällä Multirate SamplingS A/onso- Quesada arDe la senybrid -järjestelmiä adaptiivista ohjausstrategiaa varten. Miao SiyiOnlowska-Kowalska Dynaamisten järjestelmien mukautuva ohjaus Sandwichonghong Tanin, Ruili Dongin ja Xinlong zhaon kanssa
Vipeed Adaptive Control Technique perustuu Steepest Descent4tical Comicationsaizawalle ja Akira Hiroseen 3-D-nosturijärjestelmän mukautuvaan seurantaohjaukseen magnneyuki Satohin, Hisakazu Nakamuran, Hitoshi Katayaman ja Hirokazu Nishitanicolocation Algorithm -algoritmeilla, joissa on useita 3 mallia236.
Mukautuva ohjaus ei-affiineille epälineaarisille järjestelmille Neural 337NetworksZhaon kautta
Automaattinen 3D-mallin luominen, joka perustuu mukautuvien ohjauspisteiden yhteensovittamiseenNa-Young Lee, Joong-Jae Lee Gye-Young Kim ja Hyung-ll ChoiRadioisotoop Research Division, Korean atomienergian tutkimuskeskus kognitiivisen robotiikan tutkimukselle, Korea Institute of Sciene ja TeSchool of computing soongsil universipublic of Korea saatavilla, eikä sitä voida mitata tarkasti 2D-kuvassa. Siksi erittäin tarkka softwarr 3D-malli generoidusta verisuonesta verisuonen muodon mukaan on erilainen kullekin yksittäiselle verisuonelle, jossa standardi suonen voidaan säätää sopimaan yksittäiselle suonelle. Tässä artikkelissa ehdotamme uutta lähestymistapaa automaattiseen 3D-mallin luomiseen perustuviin adaptiivisiin ohjauspisteisiin. Ehdotettu menetelmä suoritetaan kolmessa vaiheessa. Ensin, standardoitu
Vakioastia ohjataan 3D-mallin projektiolla, kun taas ensimmäisen segmentoidun suonen haarautuman yksittäinen suonen saadaan hallintapisteisiin standardin ja yksilöiden välillä, joissa joukko ohjaus- ja kulmapisteitä automaattisesti käytetään Harrisrner-ilmaisimen avulla. Jos ohjauspisteitä on olemassa betadaptiivisesti interpoloituna vastaavassa vakioastiassa, joka on standardialuksen noihin ohjauspisteisiin. Lopuksi käytämme vakioaluksen vääntymistä yksittäisen suonen mukaan käyttämällä Tps Thin Plate Spline)-interpolaatiotoimintoa ForKeywords: Keangiografia, mukautuva ohjauspiste, vakioastia, yksittäinen alus, aluksen vääntyminenX -sädeangiografia on yleisimmin käytetty kuvantamismenetelmä sepelvaltimoiden vakavuuden diagnosoimiseksi. Perinteisesti tämä arviointi suoritetaan suoraan angiogrammeista, joten se voi kärsiä näkökulman suuntautumisesta ja kvantitatiivisten määritysten epätarkkuudesta johtuen epävarmuudesta.
Adaptive Controlger et al 2000),(Lee et al 2006)ja (Lee et al 2007) 3D-malli on tarjontaa ja aneurysmoja (Holger et al 2005)
Näin ollen tarkka ohjelmisto potilaille Se voi johtaa nopeaan diagnoosiin ja tehdä siitä tarkempi moniselitteisissä olosuhteissa. Tässä artikkelissa esittelemme automaattisen 3D-mallin luomisen, joka perustuu kolmen vaiheen yhteensovittamiseen: kuvan hankinta, adaptitrol-pisteiden sovitus ja määrä. standardissa ja välittömässä kuvauksessa Osa 3 esittää vastaavan kontrollin pstandardin ja yksittäisten suonien yhteensovittamisen Osassa 4 kuvataan 3D-mallinnus. Suonen muunnoksen kokeelliset tulokset on esitetty osassa 5 Lopuksi päätämme osa 6 Kuva 1 Järjestelmän konfiguraation kokonaiskulku