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王伟
作品数:
2
被引量:3
H指数:1
供职机构:
复旦大学上海医学院数字医学研究中心
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章琛曦
复旦大学上海医学院数字医学研究...
周良辅
复旦大学附属华山医院神经外科
刘翌勋
复旦大学上海医学院数字医学研究...
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复旦大学附属华山医院神经外科
庄冬晓
复旦大学附属华山医院神经外科
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1篇
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神经导航术中脑组织变形线弹性模型的建立
被引量:3
2008年
目的纠正神经导航手术中的脑组织变形,提高导航手术的精确性。方法通过有限元方法,构建猪脑组织的线弹性模型。在开颅手术中,通过三维激光扫描获取脑皮层表面的变形,以此作为边界条件,驱动模型,模拟全脑变形情况。并以植入猪脑内的聚甲基丙烯酸甲酯微粒为标志点,通过术中实时磁共振扫描获得的脑组织实际变形数据对该模型进行验证。结果该模型的预测误差0.20~1.54mm,平均(0.97±0.44)mm;校正精度56.5%~90.0%,平均(68.0±9.6)%。其中对浅表标志点位移的校正精度高于对深部标志点位移的校正精度[(70.7±9.1)%:(65.4±10.8)%,P〈0.05]。结论模型校正技术是一种简便、快速、可靠的纠正术中脑变形的途径。
庄冬晓
刘翌勋
吴劲松
姚成军
宋志坚
朱海华
章琛曦
王满宁
王伟
周良辅
关键词:
神经导航
有限元方法
基于不同常数项模糊支持向量机的脑变形矫正模型
2010年
术中脑组织变形是影响神经外科手术导航(IGNS)系统精度的主要原因。本文试图建立脑组织变形量和影响脑组织变形的因素之间的统计学习模型,并用这种模型来预测脑组织变形情况。脑组织变形预测可看成是一个函数回归估计问题:脑组织形变量为函数的输出值,而相应的影响脑组织变形的因素作为函数输入值。问题的最终目标是寻找一个有良好推广能力的从影响脑组织变形的因素到脑组织变形的映射。本文采用不同常数项模糊支持向量机(FSVM)对脑组织变形量和影响脑组织变形的因素建立脑组织变形矫正模型。采用该方法对10组临床数据集进行训练,得到脑组织位移与开颅方向、手术部位等多维数据的关系模型,最后用留一法检验该模型,结果显示,9组数据集的预测误差小于等于1 mm。研究结果表明:基于不同常数项FSVM的脑变形矫正模型可以用来进行术前脑组织变形预测,并获得临床可接受的预测精度,能应用到IGNS手术导航中。
王伟
章琛曦
关键词:
模糊支持向量机
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