論文の概要: Modeling and hexahedral meshing of arterial networks from centerlines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08279v1
- Date: Thu, 20 Jan 2022 16:30:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-21 16:13:14.735802
- Title: Modeling and hexahedral meshing of arterial networks from centerlines
- Title（参考訳）: 中心線からの動脈ネットワークのモデリングとヘキサヘドラルメッシュ化
- Authors: M\'eghane Decroocq, Carole Frindel, Makoto Ohta and Guillaume Lavou\'e
- Abstract要約: 中心線に基づく表現は、小さな血管を持つ大きな血管ネットワークをモデル化するために広く用いられている。
本稿では,中心線から直接CFDに適したヘキサヘドラルメッシュを自動生成する手法を提案する。
我々は60の脳血管網のデータセットを網羅し,本手法の有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computational fluid dynamics (CFD) simulation provides valuable information
on blood flow from the vascular geometry. However, it requires to extract
accurate models of arteries from low resolution medical images, which remains
challenging. Centerline-based representation is widely used to model large
vascular networks with small vessels, as it enables manual editing and encodes
the topological information. In this work, we propose an automatic method to
generate an hexahedral mesh suitable for CFD directly from centerlines. The
proposed method is an improvement of the state-of-the-art in terms of
robustness, mesh quality and reproductibility.
Both the modeling and meshing tasks are addressed. A new vessel model based
on penalized splines is proposed to overcome the limitations inherent to the
centerline representation, such as noise and sparsity. Bifurcations are
reconstructed using a physiologically accurate parametric model that we
extended to planar n-furcations. Finally, a volume mesh with structured,
hexahedral and flow oriented cells is produced from the proposed vascular
network model.
The proposed method offers a better robustness and mesh quality than the
state-of-the-art methods. As it combines both modeling and meshing techniques,
it can be applied to edit the geometry and topology of vascular models
effortlessly to study the impact on hemodynamics. We demonstrate the efficiency
of our method by entirely meshing a dataset of 60 cerebral vascular networks.
92\% of the vessels and 83\% of the bifurcations where mesh without defects
needing manual intervention, despite the challenging aspect of the input data.
The source code will be released publicly.
- Abstract（参考訳）: 計算流体力学(CFD)シミュレーションは血管形状からの血流に関する貴重な情報を提供する。
しかし、低解像度の医療画像から動脈の正確なモデルを抽出する必要がある。
中心線に基づく表現は、トポロジ情報の手作業による編集とエンコードを可能にするため、小さな血管で大きな血管ネットワークをモデル化するために広く用いられている。
本研究では,中心線から直接CFDに適したヘキサヘドラルメッシュを自動生成する手法を提案する。
提案手法は, 堅牢性, メッシュ品質, 再現性の観点から, 最先端技術の改良である。
モデリングとメッシュ処理の両方に対処します。
音や空間といった中心表現に固有の制約を克服するために, ペナル化スプラインに基づく新しい容器モデルを提案する。
平面n分岐に拡張した生理学的に正確なパラメトリックモデルを用いて分岐を再構成する。
最後に, 血管網モデルを用いて, 構造, ヘキサヘドラル, フロー指向細胞を有する体積メッシュを作製した。
提案手法は最先端の手法よりも堅牢性とメッシュ品質がよい。
モデリングとメッシュ技術の両方を組み合わせることで、血管モデルの幾何学とトポロジーをシームレスに編集し、血液力学への影響を研究することができる。
我々は60の脳血管網のデータセットを網羅し,本手法の有効性を実証した。
入力データの難易度にもかかわらず、欠陥のないメッシュが手作業で介入する必要のある場合、船の92%と分岐の83%である。
ソースコードは公開される予定だ。
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