Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
20
Poziom I
Status:
Autorzy: Tymkovych Maksym Yu., Avrunin Oleg G., Yepifanova Iryna, Selivanova Karina G., Amirgaliyeva Saltanat, Nosova Yana V., Shushliapina Nataliia, Avrunin Oleksandr, Fedotova Viktoriia, Pryvalov Bohdan, Grądz Żaklin
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 1 - 9
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2025
Skrócona nazwa konferencji: SPIE-IEEE-PSP 2025
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 3 lipca 2025 do 4 lipca 2025
Miasto konferencji: Lublin
Państwo konferencji: POLSKA
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
Begin the abstract two lines below author names and addresses. The abstract summarizes key findings in the paper. It is a paragraph of 250 words or less. The abstract section should be self-contained (i.e., no numerical references) and substantive in nature, presenting concisely the objectives, methodology used, results obtained, and their significance. Avoid use of equations and complex fractions. Adequate respiratory function, which depends on nasal airway patency, is critical for human health. Disorders affecting the nasal cavity often require surgical intervention to restore normal airflow, but its complex anatomy demands precise preoperative planning. This study describes an approach to simulate soft tissue deformation in the nasal cavity using the SOFA Framework, an open-source biomechanical modeling platform. By integrating patient-specific CT data, we demonstrate the framework’s ability to simulate surgical outcomes, focusing on the biomechanical behavior of anatomically accurate structures. The results highlight the potential of this approach to enhance surgical training and preoperative strategy planning. Real-time implementation of such simulations could reduce intraoperative risks and improve postoperative outcomes, contributing to personalized treatment strategies in otolaryngology.