講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-01-26 15:30
成長型自己組織化可変モデルを用いた人体組織の六面体有限要素モデリング ○鴛渕真理・諸岡健一・辻 徳生・倉爪 亮(九大) MI2013-83 |
抄録 |
(和) |
人体組織に対する変形解析手法として,有限要素法(Finite Element Method: FEM) がある.FEM では,解析対象物体を,要素と呼ばれる小領域の集合で表現した,有限要素(FE) モデルを用いる.要素としては,一般に,生成が容易である四面体要素が用いられるが,六面体要素を用いた場合,より高次の関数で要素内の変形を近似できるため,高精度の解析が可能となる.しかし,表面形状が複雑な物体に対する,六面体FE モデルの自動生成法は,確立されていない.本論文では,競合学習によって変形する成長型自己組織化可変モデル(Growing Self-Organizing Deformable Model: GSDM) を用いた,六面体FE モデルの自動生成法を提案する.既存のFE モデルとの比較実験から,提案手法で生成したFE モデルを用いた変形解析は,より高速,高精度であることが示された. |
(英) |
Finite Element Method(FEM) is one of the techniques for deformation simulations of human tissue.The basic concept of FEM is the discretization of an object into FE-model that consists of simple geometry called elements. Although The most common type of elements are tetrahedral elements, Hexahedral elements have an advantage of analysis accuracy. However, automatic generation method of hexahedral elements for complex shape have not been established. This paper proposes a method that generate generate hexahedral nite element model for complex shape using Growing Self-Organizing Deformable Model(GSDM). By several simulations using our proposed model, we conrmed that deformation analysis is performed with higher accuracy and in a shorter time. |
キーワード |
(和) |
有限要素解析 / 有限要素モデル / 自己組織化可変モデル / 六面体要素 / 競合学習 / / / |
(英) |
Finite element method / Finite element model / Self-organizing deformable model / Hexahedral elements / Competitive learning / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 410, MI2013-83, pp. 149-154, 2014年1月. |
資料番号 |
MI2013-83 |
発行日 |
2014-01-19 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2013-83 |