3D 影像處理

 

3D 影像處理的介紹

3D 影像處理包括對 3D 影像數據集的可視化、處理和分析，例如從磁共振成像（MRI）、電腦斷層掃描（CT）、聚焦離子束顯微鏡（FIB-SEM）掃描器獲取的數據，通過變換、過濾、影像分割和形態學運算，借助這些影像，可以通過電腦模擬過程，定量評估真實結構。

 

3D 影像處理解決了哪些問題？

透過 3D 影像處理，可以對極其複雜的結構進行建模，例如人體的解剖結構、材料樣本中的微觀結構，或帶有缺陷的工業部件。透過創建準確的掃描衍生數字模型，可以藉由結構分析和模擬，解決具有挑戰性的問題，例如設計患者特定的植入物或手術計劃，優化實現目標性能的材料設計，或對高價值部件進行非破壞性測試。

 

3D 影像處理如何運作？

從 CT 或 MRI 掃描器獲取的原始數據，必須先透過重建過程轉換為斷層影像，以便解釋和理解這些影像，通常在掃描設備附帶的軟體中完成。無論是從  CT 還是 MRI 獲得的結果，都是一個灰度強度的 3D 位圖，由體素（3D 像素）網格組成。在 CT 掃描中，特定體素的灰度強度與該位置主體的 X 射線吸收有關（大致上是主體的密度），而來自 MRI 設備的灰度強度，則與在施加非常強的磁場後，質子顆粒在舒張過程中發射的信號強度有關，不同組織的質子濃度不同，因此在影像中產生不同的灰度強度。

 

重建的影像體積通常作為 3D 影像處理的典型輸入，其目的通常是在影像中區分重點區域，並構建結構的數字 3D 模型，這個過程稱為影像分割，可以涉及不同的方法，取決於主題、目標和影像質量的限制。例如，在 Synopsys Simpleware 的 3D 影像處理軟體中，用戶可以：

• 透過影像過濾，從影像中去除或減少不需要的噪點或偽影，並裁剪或重新採樣數據以提高處理的便捷性和效率。
• 使用一系列高效方法進行影像分割，包括高度自動化和用戶引導的過程。
• 測量或統計分析，生成模型的幾何形狀。
• 引入 CAD 組件以模擬與基於複雜影像的模型的交互作用。
• 導出多種格式進一步進行模擬和設計工作，或用於積層製造。

 

3D 影像處理在產品組合中扮演的角色

對於數字模型支持的問題解決來說，3D 影像的價值在許多主要行業中是一個不斷增長的資產，但必須利用合適的工具，充分且高效地利用這項技術所提供的見解。 Synopsys Simpleware 軟體將影像數據置於其廣泛的 3D 影像處理解決方案的中心，核心的 Simpleware ScanIP 軟體環境包含前面討論的影像處理、分割和測量工具，且擁有易於使用的圖形界面

 

3D 影像處理的更多應用

其他附加模塊提供補充的工作流專用解決方案，可用工具的靈活性可以說是其最大的優點，即使從具有挑戰性的影像中，也可以生成有價值的模型，而合適的模型輸出，更可以超越 3D 影像處理的範疇，進入電腦輔助決策的新領域：

• 導出 STL 數據，用準備的模型進行積層製造。

• 為基於物理的模擬生成體積網格，如有限元或計算流體動力學。

• 導出適用於 CAD 的 NURBS 文件以進行進一步的設計工作。

• 將影像數據與 CAD 文件結合，觀察和計劃與成像主體的組件交互作用。

• 使用基於有限元的均質化計算，材料微觀結構的有效材料屬性。

• 使用 AI-enabled 工具自動執行常見的分割和標記任務。

 

3D 影像處理的實際應用

Corin Group 的臨床醫師使用 Simpleware 軟體了解髖關節手術前，患者的個體運動軌跡。這個過程包括使用患者特定的 CT 數據和 Simpleware 軟體中的自動分割和標記工具，生成用於植入物模板和 3D 打印的模型，這些工作流程通過 Simpleware 的 AI-enabled 工具得到增強，顯著加快了以前的手動或半自動步驟。

工作流程的概要如下：

1. 使用 CT 掃描獲取患者骨骼的 3D 影像數據

2. 將文件導入 Simpleware 軟體進行自動分割和標記

3. 使用患者特定的解剖模型設計切割導向器

4. 使用 3D 列印製造手術中使用的導板