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(1) フロー場から記号記述を得る新しいモデルと新しいアルゴリズムの開発を行った。まず、流体方程式(ストークス流)からモデルを導き、そして、相流と渦流を検出するアルゴリズムの提案を行った。このアルゴリズムはいままでの研究では用いられていなかった複素正則関数の理論に基づいていることを示した。この手法では、フロー場からの質的な情報ばかりでなく、量的な情報も獲得できることを示した。
(2) 血管のX線造影画像系列から血流速度場を推定し、速度場の拘束式を解くことで速度場の特徴抽出を行う手法の開発を行った。本手法では、血管中の造影剤の移動に伴う画像明度の変化を情報とし、画像情報と速度場の拘束式を解くことで血流速度場の推定を行っている。本手法をDSA実画像系列に適用し、血流の速度場推定を行った。
(3) Karman渦は日常的に非常に多く生ずる渦である。流体方程式の拘束条件をエネルギー関数として繰り込み不完全な境界条件の基で表面流の画像からの速度場を従来法よりも精度良く推定できたばかりでなく、オクルージョンなどでデータが欠落した場合でも精度良く推定できることを示した。これは従来のオプティカルフロー法にない特長である。
(4)3次元速度場について流体方程式を拘束式としてエネルギー関数に組み込んで内部流ばかりでなく、欠落データーがある場合でも精度良く速度場の推定が可能になることを示した。これは従来法に全くない特長である。
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