Nonparametric joint shape learning for customized shape modeling

Gozde Unal*

*Bu çalışma için yazışmadan sorumlu yazar

Araştırma sonucu: Dergiye katkıMakalebilirkişi

2 Atıf (Scopus)

Özet

We present a shape optimization approach to compute patient-specific models in customized prototyping applications. We design a coupled shape prior to model the transformation between a related pair of surfaces, using a nonparametric joint probability density estimation. The coupled shape prior forces with the help of application-specific data forces and smoothness forces drive a surface deformation towards a desired output surface. We demonstrate the usefulness of the method for generating customized shape models in applications of hearing aid design and pre-operative to intra-operative anatomic surface estimation.

Orijinal dilİngilizce
Sayfa (başlangıç-bitiş)298-307
Sayfa sayısı10
DergiComputerized Medical Imaging and Graphics
Hacim34
Basın numarası4
DOI'lar
Yayın durumuYayınlandı - Haz 2010
Harici olarak yayınlandıEvet

Parmak izi

Nonparametric joint shape learning for customized shape modeling' araştırma başlıklarına git. Birlikte benzersiz bir parmak izi oluştururlar.

Alıntı Yap