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3顿画像セグメンテーション
3顿画像セグメンテーションとは？
3D画像セグメンテーションとは、コンピューター断层撮影（CT）、マイクロ?コンピューター断层撮影（micro-CTまたはX线）、磁気共鸣画像（MRI）スキャナーなどの断层画像データの関心领域を分离することです。これにより、人体の一部、または产业用コンポーネントやアセンブリ内の特定の机能の分析が容易になります。
3顿画像セグメンテーションはどのような課題を解決しますか？
3D画像を直接测定に利用することはもちろん可能ですが、ほとんどの3D画像分析のベースとなるのはセグメント化された画像です。3D画像セグメンテーションによる関心领域の形状の抽出により、3Dモデルへの変换が可能になり、スキャンされた対象の视覚化と定量化が可能になります。たとえば3Dモデルをコンピュータシミュレーションに利用、または3Dプリンティングによる製作など、すべて3D画像でセグメンテーションを完了する必要があります。
3顿画像セグメンテーションはどのように行われますか？
画像セグメンテーションで重要なポイントは、ある领域と别の领域の间の境界を正确に分离することです。グレースケール情报は、これらの境界の位置を决定するために使用されます。セグメンテーションの手顺は、画像の种类や品质、被写体の种类などの要因によって大きく异なります。プロセスは、高度な手动のセグメンテーションから、机械学习の要素を组み込むことができる半自动または完全に自动化されたセグメンテーションまでさまざまです。
セグメンテーションは、画像のフィルタ処理でノイズを除去、またはコントラストを强化する画像の前処理ステップなどによって、しばしば简単になります。
Synopsys Simplewareソフトウェアでは、3D画像の効率的なセグメンテーションのために一连の画像処理ツールを利用できます。前処理ツールと优れた时间节约オプションは、次のような非常に困难なデータからでも正确なセグメンテーションを効率的に取得するのに役立ちます。
- 补间アプローチを使用して、大容量の画像を大幅に削减してセグメンテーションが可能です。
- ノイズ、アーティファクト、またはその他のセグメンテーションの不正确さを修正するために、表面位置を自动的に调整します。
最近では、Simplewareソフトウェアは、机械学习（ML）を使用した人工知能（AI）テクノロジーによる自动セグメンテーション机能を导入しました。これらのセグメンテーションソリューションは、优れたセグメンテーションの例から、新しいケースで同様に高品质の结果を生成する方法を学习したものです。この机能は、膝や股関节などの整形外科分野で関心のある一般的な解剖学的构造にすでに适用されています。
机械学习アプローチは间违いなくセグメンテーションの未来に必要とされており、安定且つ高速にセグメンテーションプロセスが自动化されるこが多くのユーザーに求められています。セグメンテーションプロセスに取って代わり、価値の高いタスクに利用できる时间を増やすことができます。
3顿画像セグメンテーションはいつ、どのような場面で製品ポートフォリオに活用されますか？
包括的で直感的な3D画像セグメンテーションは、スキャンデータからモデルを生成するプロセスにとって非常に重要です。 高品质のセグメンテーションによって、モデルが分析に适することになり、特定の用途に合わせても调整できることが保証されます。 たとえば、人体の正确なセグメンテーションは、手术の対象となる解剖学的领域を特定したり、病状の场所を理解したりするために重要ですし、复雑な材料构造の分析にも重要です。
Synopsys Simplewareソフトウェアには、3D画像処理や3D画像の视覚化など、スキャンを操作するための包括的なオプションセットの一部として3D画像セグメンテーションが含まれています。 3D画像データへのさまざまなアプローチを组み合わせることで、ユーザーは构造を包括的に探索し、シミュレーションや3Dプリンターへの応用などの追加タスクを设定できます。
3顿画像セグメンテーションに加えて
3D画像のセグメンテーションを行うことは、领域分割されたデータに基づいてモデルをエクスポートする前の重要なステップです。セグメンテーション并びに他の画像処理作业が完了すると、以下が可能となります。
- 领域分割された関心领域から测定値と统计を取得できます。
- 3Dプリンター用およびCADプロセス用の高品质なSTLデータを生成?出力できます。
- 有限要素解析（FEA）または数値流体力学（CFD）用のボリュームメッシュを作成できます。
- 材料の微细构造から効果的な材料特性を计算できます。
3顿画像セグメンテーションは実際の事例としてどのように利用されていますか？
Simplewareソフトウェアでの头盖骨と脳のセグメンテーション
3D画像セグメンテーションの良い例の１つには、スタンフォード大学での脳外科手术のシミュレーションに関する研究が挙げられます。このプロジェクトでは、研究者は、侵袭的な脳外科手术中に头盖骨の圧力が解放される减圧开头术のリスクを軽减する方法を検讨しました。スタンフォード大学、スティーブンス工科大学、オックスフォード大学、エクセター大学の间で実施されたモデルは、Simplewareソフトウェアを使用して构筑されました
- MRIスキャンは成人女性の脳から测定、取得しました。
- データはSimplewareScanIPにインポートされ、组织、小脳、皮肤、头盖骨の领域を含む脳と头盖骨にセグメンテーションが行われました。
- FEメッシュは、Simplewareソフトウェアを使用して生成され、复雑に领域分割された画像データを组织、特徴を含むボリュームメッシュに変换しました。
- 圧力を制御し、神経细胞体の突起の中で最も长い突起である轴索の损伤リスクを最小限に抑えるための最适な开口部サイズを特定することを目的として、SIMULIA Abaqusを使用し头盖骨切除术シミュレーションを実施しました。そしてさまざまな肿れのシナリオを研究しました。
- 今后の作业としては、これらのリスクの高い手术のシミュレーションを改善して、手术前の计画に情报を提供し、患者のケアを改善することに焦点を当てます。