Abstract
Aktuelle VR-Trainingssimulatoren von Punktionen gehen oft von statischen 3D-Patientendaten aus oder verwenden eine unrealistisch- periodische Animation der Atembewegung. Existierende Methoden zur Modellierung der Atembewegung schätzen personalisierte Atemmodelle, die auch in VR-Trainingssimulatoren verwendet werden können. Für jeden neuen Patienten ist jedoch eine stark belastende bzw. teure 4DDatenakquisition als Vorraussetzung der Modellbildung notwendig. Die hier entwickelte Methodik erlaubt, eine plausible übertragung existierender Atembewegungsmodelle eines Referenzpatienten auf einen neuen statischen Patienten. Dieser kosten- und dosissparende Ansatz wird hier als Proof-of-Concept für das VR-Training im Leberbereich atmender virtueller Patienten gezeigt.
Originalsprache | Deutsch |
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Titel | Bildverarbeitung für die Medizin 2017 |
Redakteure/-innen | K.H. Maier-Hein, T.M. Deserno, H. Handels, T. Tolxdorff |
Seitenumfang | 6 |
Herausgeber (Verlag) | Springer Vieweg, Berlin Heidelberg |
Erscheinungsdatum | 01.03.2017 |
Auflage | 1 |
Seiten | 340-345 |
ISBN (Print) | 978-3-662-54344-3 |
ISBN (elektronisch) | 978-3-662-54345-0 |
DOIs | |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 01.03.2017 |
Veranstaltung | Workshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2017 - Heidelberg, Deutschland Dauer: 12.03.2017 → 14.03.2017 |