非線形有限要素解析を模したニューラルネットワークを用いた軟性臓器ボリュームモデルの変形シミュレータ

諸岡 健一, 陳 献, 倉爪 亮, 内田 誠一, 原 健二, 砂川 賢二, 橋爪 誠

研究成果: Contribution to journalArticle査読

抄録

本論文では,ニューラルネットワークを用いて,軟性臓器モデルの変形をシミュレートする新たな手法を提案する.提案手法は,基本的なモデルの変形(以後,変形モードと呼ぶ)の組合せに基づいて,モデルの変形を推定する.つまり,変形モードをあらかじめ非線形有限要素法で求め,臓器に加わった外力と,それに対応する変形モードの関係をニューラルネットワークで学習する.学習したニューラルネットワークは,非線形有限要素解析によりモデルの振舞いを推定することを模倣する.実験結果より,提案手法は,非線形有限要素解析とほぼ同程度の精度を保ちつつ,計算コストを大幅に削減することができた.
寄稿の翻訳タイトルReal-Time Nonlinear FEM-Based Simulator for Deforming Volume Model of Soft Organ by Neural Network
本文言語Japanese
ページ(範囲)365-376
ページ数12
ジャーナル電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems
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出版ステータス出版済み - 3 1 2010

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