컴퓨터 화 된 모델 은 조직 이동 및 축적 의 수술 절차 를 위한 계획 을 제공 하 였 고 반복 적 인 최적화 알고리듬 을 실행 하 는 컴퓨터 로 계획 되 었 다 . 목표 는 접근 지점 의 최적 위치 뿐 만 아니 라 삽입 경로 의 수 및 방향 과 관련 된 정량 적 인 수술 전 정보 를 획득 하 는 것 이 었 다 . 목적 은 의사 가 최대 또는 적어도 개선 된 분포 균일성 을 달성 할 수 있 게 하 는 것 , 그리고 조직 축적 에 있 어서 상당 한 오버랩 ( 멍울 또는 부적절 한 혈관 형성 을 야기 할 수 있 음 ) 및 갭 을 제한 하 는 것 이 었 다 . 최적화 프로세스 에서 최적 화 될 변수 는 도입 지점 위치 및 조직 삽입 경로 의 방향 이 었 다 . 둘 모두 해부학 적 인 , 환자 에 탑재 된 기준 프레임 또는 가이드 와 관련 하 여 표현 되 었 다 . 도입 지점 및 경로 의 최대 수 뿐 만 아니 라 실행 가능 한 삽입 경로 의 피크 각 값 이 최적 화 절차 의 범위 로서 설정 되 었 다 . 최적 파라미터 는 다 차원 의 , 제한 되 지 않 은 비 선형 최소 화 ( multidimensional , unconstrained nonlinear minimization ) 에 의해서 반복 적 으로 확인 되 었 다 . 알고리듬 의 목적 함수 는 각 세트 의 파라미터 와 관련 된 조직 축적 경로 의 교차 에 의해서 생성 되 는 영역 의 치수 및 가변성 을 최소 화 하 도록 디자인 되 었 다 . 최적화 절차 의 출력 은 미리 규정 된 세트 의 경계 파라미터 하 에서 조직 축적 의 고도 의 균일성 을 제공 하 는 도입 지점 위치 및 삽입 경로 방향 을 포함 하 였 다 . 알고리듬 수렴 ( convergence ) 의 수준 및 목적 함수 의 잔류 값 ( residual value ) 은 수술 절차 의 예상 되 는 기하학 적 품질 과 관련 되 었 다 . 도입 지점 및 각 지점 에서 의 경로 의 수 가 증가 하 면 조직 분포 의 균질성 정도 가 증가 하 지만 복잡 성 이 증가 하 여 조직 이동 또는 축적 을 완료 하 는 데 필요 한 비용 및 시간 이 증가 한다는 것 이 이해 될 것 이 다 .