Е.В. Ятченко, Т.А. Ракчеева

С помощью представленных методов вычислен ряд гемодинамических параметров, которые сложно измерить неинвазивно. Показано, что при помощи моделирования изменений геометрии в математической модели сосуда можно визуализировать и предвидеть характер осложнений.

1. Скобцов Ю.А., Родин Ю.В., Оверко В.С. Моделирование и визуализация поведения потоков крови при патологических процессах. Издатель Заславский А.Ю. 2008.
2. Xu Bai-Nan, Wang Fu-Yu, Liu Lei, Zhang Xiao-Jun, JuHai-Yue. Hemodynamics model of fluid–solid interaction ininternal carotid artery aneurysms // Neurosurg. Rev. 2011. V. 34. № 1. P. 39–43.
3. Hassan T., Ezura M., Timofeev E.V., Tominaga T., Saito T., Takahashi A., Takayama K., Yoshimoto T. Computational Simulation of Therapeutic Parent Artery Occlusion to Treat Giant Vertebrobasilar Aneurysm // Am. J. Neurorad. 2004. V. 25. № 1. P. 63–68.
4. Oshima M., Kobayashi T., Takagi K., Tezduyar T. Fluid–structure interaction modeling of blood flow and cerebral aneurysm: Significance of artery and aneurysm shapes // Computer Methods in applied Mechanics and Engineering. 2009. V. 198. P. 45–46; 3613–3621.
5. Sforza D.M., Putman C.M., Cebral J.R. Haemodynamics of Cerebral Aneurysm // Annu. Rev. Fluid Mech. 2009. January 1. V. 41. P. 91–107.
6. Каро К., Педли Т., Шротер Р., Сид У. Механика кровообращения. М.: Мир. 1981.
7. Slaughter W.S. The linearized theory of elasticity. Birkhauser. 2002.
8. Zheng C., Xia Y., Pan Y., Chen J. Automated Identification of Dementia Using Medical Imaging: A Survey from a Pattern Classification Perspective // Brain Informatics. 2015.
9. Yogesh Rao, Nisha Sarwade, Roshan Makkar Denoising and Enhancement of Medical Images Using Wavelets in LabVIEW // International Journal of Image, Graphics and Signal Processing (IJIGSP). 2015. V. 7 P. 42–47.
10. Manoj Kumar, Manoj Diwakar A New Locally Adaptive Patch Variation Based CT Image Denoising // International Journal of Image, Graphics and Signal Processing (IJIGSP). 2016. V. 7. P. 59–66.