Biomechanical behavior of the human femur is very important in various clinical situations. In this study, the data of FE models based on DICOM file exported from Computed tomography(CT). We generated FE models(voxel model, tetra model) of human femur using CT slide image. We compared them with Yon Mises stress results derived from finite element analysis(FEA). Comparing the two models, we found a correlation of them. As a result, the tetra model based proposed marching cube algorithm is a valid and accurate method to predict parameters of the complex biomechanical behavior of human femur.
In the field of design and manufacturing, there are many problems with managing dynamic states of three-dimensional (3D) objects. In order to solve these problems, the four-dimensional (4D) mesh model and its modeling system have been proposed. The 4D mesh model is defined as a 4D object model that is bounded by tetrahedral cells, and can represent spatio-temporal changes of a 3D object continuously. The 4D mesh model helps to solve dynamic problems of 3D models as geometric problems. However, the construction of the 4D mesh model is limited on the time-series 3D voxel data based method. This method is memory-hogging and requires much computing time. In this research, we propose a new method of constructing the 4D mesh model that derives from the 3D mesh model with continuous rigid body movement. This method is realized by making a swept shape of a 3D mesh model in the fourth dimension and its tetrahedralization. Here, the rigid body movement is a screwed movement, which is a combination of translational and rotational movement.
In this study a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
A new method which uses distance fields scheme and marching cube algorithm is proposed in order to get an accurate offset model of arbitrary shapes composed of triangular net. In the method, the space bounding the triangular net is divided into smaller cells. For the efficient calculation of distance fields, valid cells which will generate a portion of offset model are selected previously by the suggested detection algorithm. These valid cells are divided again into much smaller voxels which assure required accuracy. At each voxel distance fields are created by calculating the minimum distances between corner points of voxels and triangular net. After generating the whole distance fields, the offset surface were constructed by using the conventional marching cube algorithm together with mesh smoothing scheme. The effectiveness and validity of this new offset method was demonstrated by performing numerical experiments for the various types of triangular net.
The dimensions of the human body vary by age, sex, and race. The internal structure and outer dimensions of a body exposed to an electromagnetic field is important for accurate dosimetry. The average physical size of Korean adult males between the ages 18 to 24 was investigated, and a male volunteer was selected whose physical condition is within the physical standards, ${\pm}5%$. Magnetic resonance images and partially computerized tomography images of the volunteer were acquired. The intervals between the transverse images were 1 mm for the head and 3 mm for the rest of the body. About 30 different tissues were manually classified by an anatomist on the raw images, and the segmented images were implemented in the form of a text file appropriate for numerical formulation.
In this paper, a method of constructing a rectangular net from unorganized point cloud data is presented. In the method an implicit surface that fits the given point data is generated by using principal component analysis(PCA) and adaptive domain decomposition method(ADDM). Then a complete and quality rectangular net can be obtained by extracting voxel data from the implicit surface and projecting exterior faces of extracted voxels onto the implicit surface. The main advantage of the proposed method is that a quality rectangular net can be extracted from randomly scattered 3D points only without any further information. Furthermore the results of this works can be used to obtain many useful information including a slicing data, a solid STL model and a NURBS surface model in many areas involved in treatment of large amount of point data by proper processing of implicit surface and rectangular net generated previously.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.361-364
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2004
This paper describes an automatic 3D models generation algorithm based on 2D silhouette images, using X-ray camera without camera parameters. The algorithm takes a multi steps process approach. First, a series of 2D silhouette images is captured from different directions of object and then converted to binary images. An octree data structure is constructed for voxel-based representation of object. An estimate 3D volume of object can be reconstructed by intersecting voxels and the 2D silhouettes. The marching cube algorithm is applied to get triangle mesh representing of the obtained 3D model for rendering.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.142-146
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2023
We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.
골다공증에 따른 쥐 대퇴골의 고유진동수의 변화를 예측하기 위하여 유한요소해석과 진동 시험을 수행하였다. 연구 대상으로 골다공증에 걸린 쥐 그룹, 골다공증을 치료한 쥐 그룹, 그리고 골다공증이 없는 정상 쥐 그룹을 구성하였다. 유한요소해석에서는 미세단층촬영(Micro-CT)에서 얻은 해면골 영상 데이터와 Voxel 요소 생성 알고리즘을 이용하여 3차원 미세 유한요소 모델을 생성한 다음 고유진동수 해석을 수행하였다. 진동 시험에서는 모빌리티 실험에 의한 주파수 응답함수로부터 고유진동수를 측정하였다 연구 결과로부터 골다공증에 걸린 쥐 그룹의 고유진동수가 가장 높고, 골다공증을 치료한 쥐의 그룹, 골다공증이 없는 정상 쥐의 그룹 순서로 낮아지는 경향을 볼 수 있었다. 모든 그룹에서 유한요소해석에 의한 고유진동수는 시험에서 측정한 결과보다 10-15% 오차 범위 내로 높은 값을 보였다. 본 연구로부터 개발된 미세단층촬영기 장치, Voxel 요소 생성 알고리즘, 진동시험 및 유한요소해석 방법을 이용하여 골다공증에 의한 생체 골조직의 구조적 변화 진단 및 치료 평가 등에 대한 응용가능성을 확인할 수 있었다.
In a previous study, a set of polygon-mesh (PM)-based skin models including a $50-{\mu}m-thick$ radiosensitive target layer were constructed and used to calculate skin dose coefficients (DCs) for idealized external beams of electrons. The results showed that the calculated skin DCs were significantly different from the International Commission on Radiological Protection (ICRP) Publication 116 skin DCs calculated using voxel-type ICRP reference phantoms that do not include the thin target layer. The difference was as large as 7,700 times for electron energies less than 1 MeV, which raises a significant issue that should be addressed subsequently. In the present study, therefore, as an extension of the initial, previous study, skin DCs for three other particles (photons, protons, and helium ions) were calculated by using the PM-based skin models and the calculated values were compared with the ICRP-116 skin DCs. The analysis of our results showed that for the photon exposures, the calculated values were generally in good agreement with the ICRP-116 values. For the charged particles, by contrast, there was a significant difference between the PM-model-calculated skin DCs and the ICRP-116 values. Specifically, the ICRP-116 skin DCs were smaller than those calculated by the PM models-which is to say that they were under-estimated-by up to ~16 times for both protons and helium ions. These differences in skin dose also significantly affected the calculation of the effective dose (E) values, which is reasonable, considering that the skin dose is the major factor determining effective dose calculation for charged particles. The results of the current study generally show that the ICRP-116 DCs for skin dose and effective dose are not reliable for charged particles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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