Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Graph Theoretic Exploration of Coronary Vascular Trees

論文の概要: A Graph Theoretic Exploration of Coronary Vascular Trees

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14624v1
Date: Fri, 29 Jul 2022 11:50:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-01 13:19:41.024206
Title: A Graph Theoretic Exploration of Coronary Vascular Trees
Title（参考訳）: 冠状血管樹のグラフ理論による探索
Authors: Jay Aodh Mackenzie
Abstract要約: 我々は大点雲から冠状血管ネットワークを生成するアルゴリズムを開発した。これらのアルゴリズムはポイントクラウドをソートし、情報損失のないネットワーク構造を単純化し、与えられた生理学的に意味のあるパラメータに基づいてサブグラフを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The aim of this study was to automate the generation of small coronary vascular networks from large point clouds that represent the coronary arterial network. Smaller networks that can be generated in a predictable manner can be used to assess the impact of network morphometry on, for example, blood flow in hemodynamic simulations. We develop a set of algorithms for generating coronary vascular networks from large point clouds. These algorithms sort the point cloud, simplify its network structure without information loss, and produce subgraphs based on given, physiologically meaningful parameters. The data were originally collected from optical fluorescence cryomicrotome images and processed before their use here.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,冠状動脈網を表わす大点雲から小さな冠状血管網を自動生成することであった。予測可能な方法で生成可能なより小さなネットワークは、例えば血行動態シミュレーションにおける血流に対するネットワーク形態計測の影響を評価するのに使うことができる。我々は,大点雲から冠状血管ネットワークを生成するアルゴリズムを開発した。これらのアルゴリズムはポイントクラウドをソートし、情報損失のないネットワーク構造を単純化し、与えられた生理学的に意味のあるパラメータに基づいてサブグラフを生成する。データはもともと光学蛍光クリオマイクロトーム画像から収集され、ここで使用される前に処理された。

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