A Graph Theoretic Exploration of Coronary Vascular Trees

要約

この研究の目的は、冠状動脈ネットワークを表す大きな点群から小さな冠状血管ネットワークの生成を自動化することでした。
予測可能な方法で生成できるより小さなネットワークを使用して、血行動態シミュレーションにおける血流などに対するネットワーク形態計測の影響を評価できます。
大きな点群から冠動脈ネットワークを生成するための一連のアルゴリズムを開発しています。
これらのアルゴリズムは、ポイント クラウドをソートし、情報を失うことなくネットワーク構造を簡素化し、与えられた生理学的に意味のあるパラメーターに基づいてサブグラフを生成します。
データは、もともと光学蛍光クライオミクロトーム画像から収集され、ここで使用する前に処理されました。

要約(オリジナル)

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.

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