Computer Vision-Guided Virtual Craniofacial Surgery : A Graph-Theoretic and Statistical Perspective (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition) / Chowdhury, Ananda S./ Bhandarkar, Suchendra M.

Computer Vision-Guided Virtual Craniofacial Surgery : A Graph-Theoretic and Statistical Perspective (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition) （2011）

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Computer Vision-Guided Virtual Craniofacial Surgery : A Graph-Theoretic and Statistical Perspective (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition) （2011）

Chowdhury, Ananda S./ Bhandarkar, Suchendra M.

ウェブストア価格 ¥22,455（本体¥20,414）
Springer London Ltd（2013/04発売）
外貨定価 US$ 109.99
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 166 p.
言語 ENG
商品コード 9781447126454
DDC分類 006

Full Description

This unique text/reference 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; 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.

Part I: Overview and Foundations.- Introduction.- Graph-Theoretic Foundations.- A Statistical Primer.- Part II: Virtual Craniofacial Reconstruction.- Virtual Single-fracture Mandibular Reconstruction.- Virtual Multiple-fracture Mandibular Reconstruction.- Part III Computer-aided Fracture Detection.- Fracture Detection using Bayesian Inference.- Fracture Detection in an MRF-based Hierarchical Bayesian Framework.- Fracture Detection using Max-Flow Min-Cut.- Part IV: Concluding Remarks.- GUI Design and Research Synopsis.