Nyligen föreslogs utvidgningar till krökt planar reformation (CPR) för att förbättra vaskulär visualisering av medicinska bilder. Medan dessa projektiva omvandlingar ger förbättrad visualisering av vaskulära träd, icke-planar anpassning och godtycklig topologi kan orsaka visualisering artefakter. Blodiga träd i medicinska bilder är inte i linje med plana tvärsnitt av volymetriska bildskivor och därmed förvärra samtidig visualisering av diagnostiska funktioner. Komplex trädtopologi och icke-planar anpassning kräver behovet av en adaptiv projektionsschema för att förhindra visualisering artefakter samtidigt som korrektheten av anatomisk information bevaras. I detta papper presenterar vi algoritmiska detaljer för topologisk och orientering invariant visualisering av kärlträd. Vaskulär högnivåbeskrivning av medialaxeln styr reformprocessen genom att platta till kärlträdets inre till på varandra följande bildplan för respektive radiella provtagningsvinklar. Trädorienteringen beräknas utifrån kärlträdets inneboende formegenskaper för rotationsinvariant projektion. Radiell provtagningsplan vinkelrätt mot medialaxeln tangenter är grunden för topologisk invariant visualisering av kompletta vaskulära interiörer. Vi presenterar experimentella resultat på två olika vaskulära trädtopologier och visar att vår metod kan producera artefaktfri visualisering av vaskulära interiörer. Noah Lee är doktorand
Lee och Al. REF presenterar ett tillvägagångssätt som resulterar i en topologisk och orientering invariant visualisering av kärlträd.
Tangential curved planar reformation for topological and orientation invariant visualization of vascular trees
{'venue': 'Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual Conference', 'journal': 'Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}