Computer Vision-Guided Virtual Craniofacial Surgery: A Graph-Theoretic and Statistical Perspective

پیشرفت‌های اخیر در ابزارهای اسکن و نرم‌افزارهای پشتیبانی، تأثیر خود را از خارج از اتاق عمل به داخل سالن جراحی تغییر داده است و تصویربرداری سه بعدی حین عمل را به واقعیت تبدیل کرده است.

این متن منحصر به فرد است. /مرجع کاربرد مهم بینایی کامپیوتری و تشخیص الگو را در علم پزشکی با تمرکز ویژه بر جراحی ترمیمی جمجمه و صورت بررسی می کند. این کتاب به طور عمیق دو جزء جدایی ناپذیر جراحی ترمیمی را مورد بحث قرار می دهد. تشخیص شکستگی و بازسازی از قطعات شکسته استخوان. این کار علاوه بر پشتیبانی از دیدگاه کاربردی‌محور خود با پوشش دقیق مسائل نظری، الگوریتم‌های مفید و مفاهیم مرتبط را هم از نظریات نمودار و هم از آمار در بر می‌گیرد.

موضوعات و ویژگی‌ها: /p>

• راه حل های عملی برای بازسازی مجازی جمجمه صورت و تشخیص شکستگی به کمک کامپیوتر ارائه می دهد که می تواند در زمینه های مرتبط مانند رادیولوژی، جراحی ارتوپدی و هیستوپاتولوژی نیز کاربرد داشته باشد
• مسائل تصویر را مورد بحث قرار می دهد. ثبت، بازسازی شی، تطبیق الگوی ترکیبی، و تشخیص نقاط و نواحی برجسته در یک تصویر
• مفاهیم تطبیق نمودار حداکثر وزن، تطبیق حداقل وزن حداکثر با کاردینالیته برای یک نمودار دوبخشی را بررسی می کند. حداقل برش در یک شبکه جریان و ساخت خودکارهای یک نمودار چرخه
• تکنیک های میدان های تصادفی مارکوف، بازیابی سلسله مراتبی بیزی، نمونه برداری گیبس و استنتاج بیزی را بررسی می کند
• شامل پیشگفتاری توسط دکتر جک سی. یو، میلفورد بی. هچر، استاد جراحی در کالج پزشکی جورجیا، آگوستا، GA، ایالات متحده آمریکا

این متن عملی از ارزش منابع زیادی برخوردار خواهد بود. محققان و دانشجویان فارغ التحصیل از طیف گسترده ای از رشته ها از جمله علوم کامپیوتر، مهندسی برق، مهندسی زیست پزشکی و آمار. پزشکان بالینی مانند جراحان پلاستیک، جراحان ارتوپد و رادیولوژیست ها نیز به این کتاب علاقه زیادی پیدا می کنند.

دکتر Ananda S. Chowdhuryیک خواننده در گروه الکترونیک و مهندسی مخابرات در دانشگاه Jadavpur، کلکته، هند است. دکتر Suchendra M. Bhandarkar استاد گروه علوم کامپیوتر در دانشگاه جورجیا، آتن، GA، ایالات متحده آمریکا است.

Recent advances in both scanning instruments and supporting software have transitioned their impact from merely outside the operating room to inside the surgical theater, making intra-operative 3D imaging a reality.

This unique text/reference examines the important application of computer vision and pattern recognition to medical science, with a specific focus on reconstructive craniofacial surgery. The book discusses in depth the two integral components of reconstructive surgery; fracture detection, and reconstruction from broken bone fragments. In addition to supporting its application-oriented viewpoint with detailed coverage of theoretical issues, the work incorporates useful algorithms and relevant concepts from both graph theory and statistics.

Topics and features:

• Presents practical solutions for virtual craniofacial reconstruction and computer-aided fracture detection, which can also be applied to related fields such as radiology, orthopedic surgery and histopathology
• Discusses issues of image registration, object reconstruction, combinatorial pattern matching, and detection of salient points and regions in an image
• Investigates the concepts of maximum-weight graph matching, maximum-cardinality minimum-weight matching for a bipartite graph, determination of minimum cut in a flow network, and construction of automorphs of a cycle graph
• Examines the techniques of Markov random fields, hierarchical Bayesian restoration, Gibbs sampling, and Bayesian inference
• Includes a Foreword by Dr. Jack C. Yu, Milford B. Hatcher Professor of Surgery at the Medical College of Georgia, Augusta, GA, USA

This practical text will be of great resource value to researchers and graduate students from a broad spectrum of disciplines including computer science, electrical engineering, biomedical engineering and statistics. Clinical practitioners such as plastic surgeons, orthopedic surgeons and radiologists will also find much of interest in the book.

Dr. Ananda S. Chowdhury is a reader in the Department of Electronics and Telecommunication Engineering at Jadavpur University, Kolkata, India. Dr. Suchendra M. Bhandarkar is a professor in the Department of Computer Science at the University of Georgia, Athens, GA, USA.