Автоматично генериране на 3D модел въз основа на съпоставяне на адаптивни контролни точки, формата на артериалната артерия е различна за всеки 3D модел на стандарта, който е изграден от база данни, внедрена в корейската съдова система (Lee et al 2006) и са ограничили обхвата на главните артерии за 3D модела на стандартния съд като част от базата данни за модела на стандартния съд Таблица 1 показва базата данни на tartery на Lt main (лява главна коронарна артерия), LAD (лява предна низходяща) и LCX (лява циркумфлексна артерия ) информация
Тази база данни се състои от 40 души с информация от различен полLt mainOs дистална дължина Os дистална дължина! Os distal lebelow484459430441+059942380436041705235043303192667554450544+0484+3839033603172+5836+0434+0424689d(male)belo919937±1834±16106 6233±1531±1414155291328+122139(жена)над 60 години от 1707+44 4307 4106 125 479 35*0634805 237333Left Mainold(жена) )Таблица 1 База данни на коронарната артерияCoronary Arter
Адаптивен контрол За количествено определяне на 3D модела на коронарната артерия, ъглите на областите на бифуркация на съда, проверени с препратки към LCX, Lie независимо от техния пол и възраст бяха избрани на случаен принцип за измерване на ъглите на грамите, стандартните отклонения на всяко отделно измерване са показани в таблица 2RAO30°AO30°P0°LAO60°LAO60°AP0°CAUD30°CRA30°CRA30°CRA30°CAUD30°CAUD30°6917123318401509872022380「5175997373922345677289770212057721007 1713364,1233253124409713500618751
27418808911984571450928772114716770591431845893701635775445118803450473967523479Средно 6867661833216231100836269Стандартна Таблица 2 Измерване червени ъгли на бифуркацията на съда от шест ангиографииI поколение на стандартния съд от 30°CAUD(Каудален)30°,RAO30°CRA(CranialAnterior)30°,AP(AntRA(Cranial Anterior)30, LAO (Ляво) EntericOblique60PCRA30°LAO60CAUD30°, APO CAUD30°
Автоматично генериране на 3D модел въз основа на съвпадение на адаптивни контролни точкиRAO30°RAO30°AP0°VieCAUD30°CRA30°CRA30°AngiogramModelLAO60°LAO60°AP0°CRA30°CAUD30°CAUD30°3D Model7<g
3 Генериране на 3D модел на стандартния съд от шест ангиографии Оценяването на ъглите на бифуркацията на съда от шест ангиографии води до грешка в измерването, която при ъгъла от единично измерен
Адаптивен контролен съд в 2D проекция. Фигура 4 показва прожектираните изображения на sta2D равнината през проекцията. Резултатът от проекцията може да се разглежда като върхове или poFig. 4 Резултат от проекцията за 2D изображение на стандартен съд3 Съвпадение на адаптивните контролни точки или съответните контролни точки (Lee et al , 2006) и (Lee et al, 2007) В тази статия ние извличаме характерни точки на съда автоматично и ги дефинираме като контролни точки (Lee et al, 2006) и (Lee et al, 2007) Средната стойност на характерните точки се отнася до ъгловите точки на обект, съпоставен със заобикалящите го пиксели в изображението, които са разграничени от други точки в изображението. Такива характерни точки могат да бъдат дефинирани във всякакви различни Паркър, 1996) и (Питас, 2000)
Те не се променят въпреки специфичните трансформации. Като цяло характерните точки могат да бъдат d) Първият еднолинеен филтър, като SUSANetector, предложен от Smith (Woods et al, 1993), който свързва всеки пиксел тон зона, центрирана от пиксел В това се нарича susanall the pixels hael. Ако централния пиксел е характерна точка, се нарича още "ъгъл"), SUSANg текселите около него A SUSRosenfeld's method1997) Този вид метод трябва да извлече краищата предварително и след това да изясни характерните точки с помощта на информация за кривината на ръбовете Недостатъкът на този метод е, че се изисква повече необходимост от сложно изчисление, скоростта на обработка е сравнително бавна Третият метод е експлоативен, 2003) Произвежда се чрез анализ на собствените стойности Тъй като не е необходимо да се използва изрично слайд прозорец, неговата обработка скоростта е много бърза Съответно това
Автоматично генериране на 3D модел въз основа на съпоставяне на адаптивни контролни точки Per използва ъгловия детектор на Harris, за да намери стандартните и индивидуалните контролни точки 2006) и (Lee, 2031 Извличането на сектора на контролните точки е популярен детектор на точки поради силната си инвариантна корелационна функция локалните промени на сигнала с петна, изместени с малка част в различни посоки (Derpanis, 2004) Въпреки това, ъгловият детектор на Харис има. Фигура 6 показва схемата на контролните точки от индивидуалните Фиг
5 Извлечен 9 контролен щифт отделен съд 32 Допълнително извършено изтъняване чрез използване на структурните характеристики на откривателя Лий, 200 как изтъняването за откриване на ъглови точки в отделен съд人(a) Сегментиран съд) Изтънен съд Фигура 6 Процес на изтъняване за откриване на ъглови точки в отделни кръвоснабдяването се разделя на набор от елементарни компоненти и бифуркация (Wahle et al, 1994) Използвайки тази интуиция
Адаптивен контрол In etal, 2001) и (Lee, 200 съдовото дърво на изтънения съд се състои от три върха като следното уравнение (1) Тук върховете (voint ) се състоят от начална точка (vsran и две крайни точки (vendint(1)IvIf референтната точка е връх, най-близко дефинираните ъглови точки Ако ребифуркацията, която е най-близка до нея, след сравняване на разстоянията между теролните точки се дефинират като ъгловите точки, както е показано на фиг.
7, ако референтната точка е върха (Vначална точка), vi и 12 стават ъглови точки; ако референтната точка е бифуркацията (bif), v6, l'i и vis се превръщат в ъглови точки (Lee, 2007) Примитиви на съдова мрежа33 Адаптивни It на контролните точки между c. След като контролните ъглови точки са извлечени от отделен съд, анHard прилага се съд За точно съвпадение, контролата, насочена към съответния стандартен съд, пропорционално на контролните точки между Lee,2007)g8 показва терполацията на контролните точки Контролните точки на стандартен съд се интерполират адаптивно от скоростта на разстоянието между контролната точка (v3 )4) на отделен съд Фигура 8(a) показва извлечената контрола
Автоматично генериране на 3D модел въз основа на съпоставяне на адаптивни контролни точки от отделен съд и (b) показва пример за интерполирани контролни точки от (a)imagea)Индивидуален съдb)Стандартен съд Фигура 8 Интерполация на контролните точки за стандартен съд сегментираният съд в индивидуалния съд и адаптивна интерполация на съответните контролни точки в стандартния съдaI Prole下Фиг. 9 Резултат от адаптивна интерполация на съответните контролни точки Изкривихме стандартния съд по отношение на индивидуалния съд
Gts на съответните контролни точки, Ssu и I-iniiz,is), изкривяването е стандартен съд, за да отговаря на индивида
тук S е набор от контролни точки в стандартния съд, а I е набор от единици в отделния съд (Lee et al, 2006) и
ADAPTIVE口NTR口KWANH口Y口intechweb, ord
издадено от In-TechKirchengasse 43/3, AstriaHosti 80b, 51000 Riieka Хърватия, съдържащо се в Afterk, има публикация, на която те са или редактор, и друго лично използване на работата
"in9 2009 In-tech Допълнителни копия могат да бъдат получени от Print публикувано януари 2009 Adaptive Control, редактирано от Kwanho You Adaptive Control 1 Kwanho You
Предговор 1950 г. Тъй като все повече и повече адаптивни алгоритми се прилагат в извънредно важно за практическа работа, тъй като това е сигурно ръководство за технологично развитие. Също така адаптивното управление се смята за пробив за реализиране на интелигентни системи. Дори и с несигурността на параметрите и модела, адаптивното управление позволява повече време различни промени и манипулиране на контролера многопроменливи системи с появата на високоскоростни микропроцесори е възможно да се приложи иновативният адаптивен алгоритъм в реално време книгата представя техните скорошни резултати от изследвания и предоставя нова идея за подобрена производителност Книгата е организирана по следния начин
Разглеждане на проблемите на приложението за адаптивно управление за генериране на модел, обратна връзка и обратна връзка, електрически задвижвания, симулация и внедряване на оптични комуникации: Първа глава: Автоматично генериране на 3D модел въз основа на съвпадение на адаптивни точкиH Choiapter Two: Adaptive Estimation and ContSystems ParametdUnknown Exosystems, от I Mizumoto и Z Iwai Глава четвърта: Директен адаптивен контрол с обратна връзка на изхода за TwRobot, обект на промени в параметрите, от S Ozcelik и E Miranda Глава пет: Адаптивно управление за дискретно съвпадение на модели за потенциално вътрешно нестабилни инсталации с непрекъснато време чрез използване на многоскоростно вземане на проби, от SГлава шеста: Хибридни схеми за адаптивни стратегии за контрол, от R Ribeiro и K
Седем: Адаптивно управление за системи с произволно липсващи измервателни елементи в мрежова среда, от Y Shi и HFCГлава осма: Адаптивно управление, базирано на невронна мрежа, от S Wei, Z Lujin, Zinhai и M sГлава девет: Адаптивно управление на Електрически задвижвания с еластична връзка, използваща филтър на Калман, от K Szabat и T
Орловска-Ковалска Глава десета: Адаптивно управление на динамични системи със сандвич хистерезис, базирано на невронен оценител, от Y Tan, R Dong и X Zhao Глава единадесет: Техника за високоскоростно адаптивно управление, базирана на най-стръмния приличен метод за адаптивна компенсация на хроматична дисперсия в оптичните Комуникации, от K Taa и hiroseTwelve: Адаптивно управление на пиезоелектрични задвижващи механизми с неизвестен Hys-Глава тринадесет: Относно адаптивното проследяване на контрола на 3-D надземна кранова система-Глава четиринадесет: Адаптивно обратно оптимално управление на aystem, от Y Satoh, H Nakamura , H Katayama и H Nishitani Глава петнадесета: Адаптивен прецизен алгоритъм за геолокация с множество модификации, от w Sung и K. Шестнадесета глава: Адаптивен контролен клас на неафинни нелинейни системни невронни мрежи, от Z Tong. Очакваме, че читателите се занимават с автоматично управление, линейни системи, ms, Написано по самостоятелен начин за промишлени инженери, студенти и изследователи, работещи в областта на адаптивния контрол, като електрически, аеронавигационни и механични машиниKwanho you
Съдържание Na-Young Lee, JoongJae Lee, Gye Young Kim и Hyung-l Chov3
Adaptivelationwn линейни системи wi0654 Изходна обратна връзка Директно адаптивно управление за ank Гъвкав робот Дискретно съвпадение на модел Адаптивно управление за потенциално инверсно норни растения чрез използване на многократни пробиS A/onso- Quesada arDe la senybrid Схеми за стратегии за адаптивен контрол Рикардо Рибейро и kurios queir6ang Shi и Huazhen Fangand Miao SiyiOnlowska-Kowalska Адаптивно управление на динамични системи със Sandwichonghong Tan, Ruili Dong и Xinlong zhao
Техника за адаптивен контрол на VIpeed, базирана на Steepest Descent4tical Comicationsaizawa и Akira Hiroseon за адаптивно проследяване на контрола на 3-D мостова кранова система на magneyuki Satoh, Hisakazu Nakamura, Hitoshi Katayama и Hirokazu Nishitanicolocation алгоритъм с множество несигурности на модела 3236
Адаптивно управление за клас неафинни нелинейни системи чрез Neural 337NetworksZhao до
Автоматично генериране на 3D модел въз основа на съпоставяне на адаптивни контролни точки Na-Young Lee, Joong-Jae Lee Gye-Young Kim и Hyung-ll Choi Radioisotope Research Division, Korea Atomic Energy ResearchCenter for Cognitive Robotics Research, Korea Institute of Sciene и TeSchool of изчисление soongsil universipublic of Koreaдостъпно, нито може да бъде точно измерено в 2D изображение Следователно, високо точен софтуерен 3D модел на генериран стандартен съд, тъй като формата на артериалната артерия е различна за всеки отделен съд, където стандартният съд може да се регулира, за да отговаря на индивидуалния съд в тази статия, ние предлагаме нов подход за автоматично генериране на 3D модел, базиран на адаптивни контролни точки. Предложеният метод се извършва в три стъпки Първо, стандартизиран
Стандартният съд, получен чрез проекция на 3D модел, докато индивидуалният съд на първата сегментирана бифуркация на съда се получава в контролни точки между стандарта и индивидуалните съдове, където набор от контролни и ъглови точки се настройват автоматично с помощта на детектора на Harrisrner. Ако съществуват контролни точки, бетадаптивно интерполирани в съответния стандартен съд, което е спрямо тези контролни точки на стандартния съд. Накрая прилагаме изкривяване върху стандартния съд, за да отговаря на отделния съд, като използваме функцията за интерполация Tps Thin Plate Spline) За ключови думи: Ceangiography, адаптивна контролна точка, стандартен съд, индивидуален съд, изкривяване на съд X -лъчевата ангиография е най-често използваният образен метод за диагностициране на коронарна тежест. Традиционно тази оценка се извършва директно от ангиограмите и по този начин може да зависи от ориентацията на гледната точка в зависимост от липсата на прецизност на количествените показатели поради несигурност
Adaptive Controlger et al 2000), (Lee et al 2006) и (Lee et al 2007) 3D моделът е осигуряване и аневризми (Holger et al 2005)
Следователно, точен софтуер за пациенти. Това може да доведе до бърза диагностика и да я направи по-точна при двусмислено състояние. В тази статия представяме автоматично генериране на 3D модел въз основа на съпоставяне на три стъпки: получаване на изображение, съпоставяне на адаптивните точки и thnage в стандартен и различен начин, описан Раздел 3 представя съответствието на съответния контрол pстандартните и индивидуалните съдове Раздел 4 описва 3D моделирането на Експерименталните резултати от трансформацията на съда са дадени в Раздел 5 И накрая, ние pразмер 6 Фигура 1 Цялостен поток на системната конфигурация