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| 参考 |
方法 |
造型方法 |
软组织类型 |
组织行为 |
计算时间/速度 |
几何离散化 |
硬件配置 |
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| Cotin et al。12] |
医学博士 |
Precomputation-based有限元(预合成有限元)近似线性函数 |
人类的肝脏 |
线性弹性
非线性弹性 |
7女士(力反馈)
8女士(力反馈) |
1400牛
6500年四面体元素 |
400年12月AlphaStation兆赫 |
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| 伯克利et al。14] |
医学博士 |
线性有限元法(L-FEM) |
人类的皮肤 |
线性弹性 |
1千赫(力反馈)
30 Hz(模型渲染) |
863牛
表面三角形元素 |
1 GHz CPU Athelon |
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| Audette et al。18] |
心肌梗死 |
多重速率的有限元法(MR-FEM) |
人类的大脑 |
线性弹性 |
10千赫(力反馈) |
倪 |
双重奔腾电脑 |
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| Sedef et al。19] |
医学博士 |
Precomputation-based有限元(预合成FEM)使用线性粘弹性配方 |
软组织多维数据集 |
线性粘弹性 |
1千赫(力反馈)
100赫兹(模型渲染) |
51 N
153年景深
136年四面体元素 |
奔腾IV 2.4 GHz双CPU |
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| 塞拉et al。20.] |
医学博士 |
Precomputation-based有限元(预合成FEM)使用不连续变形自由形式 |
人类的皮肤 |
线性弹性 |
1千赫(力反馈和模型切割) |
12108个多边形 |
p4 - 2.8 GHz CPU, 1 GB内存 |
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| 卡罗尔·米勒et al。16] |
医学博士 |
拉格朗日总显式动力学有限元(tl) |
倪 |
非线性弹性 |
16女士(模型变形) |
6000 E
,6741牛
六面体的元素 |
3.2 GHz Pentium 4 |
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| 加西亚et al。21] |
医学博士 |
矩阵系统减少有限元(MSR-FEM) |
倪 |
线性弹性 |
3.8 - 35.7女士女士(解决系统) |
从110年266 n - 1579 E n - 587 E |
2.4 GHz Pentium 4 CPU, 1 GB |
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| Joldes et al。22] |
医学博士 |
总拉格朗日有限元(TL) |
倪 |
非线性弹性 |
2.1毫秒(一个系统时间步) |
2200 e - 2535 N
六面体的元素 |
CPU |
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| 泰勒et al。17] |
心肌梗死 |
拉格朗日总显式动力学有限元(tl) |
人类的大脑 |
非线性弹性 |
从14.0到10.7倍CPU |
从11168年E 46655 E
四面体元素 |
3.2 GHz CPU P4, 2 GB RAM
NVIDIA GeForce 7900 GT的GPU |
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| Joldes et al。15] |
医学博士 |
拉格朗日总显式动力学有限元方法(TLED-FEM) |
人类的大脑 |
超弹性(新虎克) |
12女士(模型变形)
1千赫(触觉反馈) |
15050 E, 16710 N
7000年景深 |
3 GHz的英特尔酷睿双核处理器 |
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| Joldes et al。23] |
心肌梗死 |
有限元法(NL-FEM)在GPU上实现 |
人类的大脑 |
非线性弹性 |
3.54秒(3000系统时间步运行)
19.95秒(3000系统时间步运行) |
16825 e - 12693 N
125292 e - 95669 N |
GPU NVIDIA CUDA特斯拉C1060 (240 1.296 GHz核,4 GB高速内存) |
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| Wittek et al。24] |
心肌梗死 |
拉格朗日总显式动力学有限元方法(TLED-FEM)在GPU上实现 |
人类的大脑 |
非线性弹性 |
< 4 s(变形预测) |
18000 n - 30000 E
~ 50000景深 |
GPU NVIDIA CUDA特斯拉C870 (128 600 MHz处理器,1.5 GB内存) |
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| Peterlik et al。3] |
医学博士 |
Precomputation-based有限元(预合成FEM)使用径向基本功能(RBF) |
人类的肝脏 |
非线性弹性 |
0.54秒
9.89秒(刚度和切线刚度矩阵计算)
1千赫(触觉反馈)
30 Hz(模型渲染) |
1777 e - 501 N
10270 e - 2011 N
表面三角形元素 |
AMD Opteron 2 GHz CPU、8 GB RAM |
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| 拉裴尔et al。25] |
心肌梗死 |
总拉格朗日有限元(TL-FEM) |
人类的皮肤 |
超弹性(一般多项式、减少多项式和奥格登配方) |
> 1千赫(触觉反馈) |
100 E - 50000 E |
GPU |
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| Marchesseau et al。26] |
医学博士 |
雅可比矩阵乘法能量分解有限元(MJED-FEM) |
人类的肝脏 |
Porohyperelasticity, Viscohyperelasticity |
13 FPS(模型变形) |
20700 e - 4300 N
四面体元素 |
CPU |
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| Courtecuisse et al。27] |
心肌梗死 |
线性有限元法(L-FEM) |
人类的白内障
人类的肝脏
大脑肿瘤 |
线性弹性结合corotational方法 |
1.4 FPS (CPU)模型计算模型
46.15 FPS (GPU)模型计算
64 ms (GPU)模型计算 |
41000牛
四面体元素
3874牛
四面体元素 |
GPU |
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| Turkiyyah et al。28] |
医学博士 |
间断有限元基本功能(DBF-FEM) |
人类的皮肤 |
线性弹性 |
13.9毫秒(模型计算和网格更新) |
31008牛
表面三角形元素 |
CPU |
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| Niroomandi et al。29日] |
医学博士 |
为了减少(ORM)有限元方法 |
人类的角膜
人类的肝脏 |
非线性弹性 |
20赫兹(模型和图形更新) |
7182 e - 8514 N
六面体的元素
10519 e - 2853 N
四面体元素 |
2 GHz CPU, 2 GB RAM |
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| 吴et al。30.] |
医学博士 |
有限元法(FEM) |
浅筋膜的脸 |
非线性弹性 |
倪 |
560 e - 1180 N
28320年景深 |
CPU |
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| Morooka et al。31日] |
医学博士 |
Precomputation-based有限元(预合成FEM)使用神经网络 |
幽灵的肝脏 |
倪 |
倪 |
15616 e - 4804 N |
CPU |
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| 相类似的,Sirouspour32] |
心肌梗死 |
中的元素前提共轭梯度有限元(电子束曝光PCG-FEM) |
人类的胃 |
线性弹性 |
10倍的速度比CPU模型计算 |
6361 E-13, 3784 E
1295 n - 25462 E |
NDIVIDA GTX 470 |
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| Courtecuisse et al。33] |
心肌梗死 |
前提有限元(pre-cond有限元法) |
异构的软组织 |
线性弹性结合corotational方法 |
70 FPS(系统迭代)
1千赫(触觉反馈)
22女士(节点添加或删除) |
1300年四面体元素
150年接触点
3874牛 |
256年核心GPU |
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| Strbac et al。34] |
心肌梗死 |
拉格朗日总显式动力学有限元(tl) |
一般的立方体网格 |
超弹性(新虎克) |
0.309 - 163.402年代(一个解时间步) |
125 E - 91125 E |
NVIDIA GPU GTX460 |
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| Karami et al。35] |
医学博士 |
有限元建模方法(FEM) |
眼外肌肉(加工) |
线性弹性 |
20 ms(模型变形) |
眼球:
8638 e - 1970 N
肌肉:
2673 e - 864 N
四面体元素 |
CPU |
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| 马丁内斯et al。36] |
医学博士 |
Precomputation-based有限元(预合成FEM)使用人工神经网络 |
人类的乳房 |
超弹性的(Mooney-Rivlin) |
< 0.2 s(模型压缩) |
313000 e - 62000 N
四面体元素 |
2.6 GHz Intel Xeon (R)的CPU (R) |
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| Lorente et al。8] |
医学博士 |
Precomputation-based有限元(预合成FEM)使用人工神经网络 |
人类的肝脏 |
非线性弹性 |
2.89秒(使用机器学习模型计算)
51.63秒(使用有限元模型计算) |
从379800 N, 420690 N |
3.4 GHz Intel Core i7, 8 GB RAM, OS X埃尔卡皮坦 |
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| Tonutti et al。7] |
医学博士 |
Precomputation-based有限元(预合成FEM)使用人工神经网络和支持向量回归 |
大脑肿瘤 |
非线性弹性 |
< 10 ms(使用神经网络模型预测) |
6442 n - 1087 E
四面体元素 |
酷睿i7 2.9 GHz CPU |
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| Luboz et al。37] |
医学博士 |
Precomputation-based有限元(预合成FEM)使用降阶模型的方法 |
对接区域 |
非线性弹性 |
< 1(应变场计算) |
27649 E
Hex-dominant元素 |
CPU |
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