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研究生:郭宏偉
研究生(外文):Guo Hung-wei
論文名稱:以灰預測理論及網格化快速重建生醫3D實體模型之研究
論文名稱(外文):Rapid Reconstruction for Bio-Medical 3D Solid Model by Grey Prediction and Polygonal Mesh
指導教授:王中行王中行引用關係
指導教授(外文):WANG CHUNG-SHING
學位類別:碩士
校院名稱:東海大學
系所名稱:工業設計學系
學門:設計學門
學類:產品設計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:醫學影像網格化灰預測尋邊差值運算法層層網格排列法虛擬實境快速原型
外文關鍵詞:Medical ImagePolygonal MeshGrey PredictionEdge Detection Differential OperationVirtual RealityRapid Prototyping
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本研究主要是透過醫學影像進行3D實體的重建研究,現行由醫學影像重建3D實體的方式,可分成兩種:一種是將影像廓點資料轉換成曲線,再運用曲線掃掠混層完成3D;另一種方式是以運用體素(Voxel)方法堆疊成型。運用曲線掃掠的方式過程繁雜,需將點資料轉換成曲線才可成型,而運用體素堆疊方式會有破洞及鋸齒狀的情形產生,故本研究提出以層層網格化排列法作為3D重建的基礎,此方式不用將點資料轉成曲線,而直接由點資料建構網格,即可完成3D實體,而有效的達成快速網格化之醫學影像3D重建。
研究上,首先運用灰預測理論由醫學影像中取得各層輪廓之點資料,再透過尋邊差值運算將點資料排序完成,並由層層網格化排列法完成實體之重建,再以虛擬實境及RP快速原型的方式,完成生醫3D實體的展現,研究中以人體的頭蓋骨及大腿骨作為研究案例完成實體的建構,最後,並針對案例與採用曲線掃掠的方式,所重建之網格,進行分析、比對,確定其誤差量是在可接受的範圍內,以驗證本研究之可行性。
在本研究中所完成的目標有:
1.以灰預測理論取得醫學影像點群資料。
2.以尋邊差值運算法進行點群排序及層層網格排列法的方式,完成對生醫實體進行重建。
3.並與相關CAD軟體所重建之模型,進行網格比對分析,以驗證其誤差是在可接受的範圍。
This research is made for reconstruction of 3D solid model through medical images. The methods of reconstruction nowadays can be divided to two types: one of them is building curve by the contour point data as first step, then complete 3D image with curves’ sweep rates and mixed- layer; another way is stacking the image through voxel technique. Though these two ways could make 3D reconstruction of bio- medical, however, via method of curves’ swept- blend and mixed- layer is so complicated, which couldn’t be made without turning the data into curve; and via voxel stacking technique would make holes and alias. Therefore, in this study using polygonal mesh as basis of 3D reconstruction could simplify the producing process via point data without turning those into curve.
How to reconstruct 3D solid model rapidly is proposed into this study. Using grey prediction theory to search out contour point data in each layer of medicine image as primary step; then completing sequence through interval arithmetic, and reconstructing 3D solid model via polygonal way. After saving as STL file, display 3D solid model of medicine image through virtual reality and RP. In the end of this study, to take human braincase and femoral bone as study cases, construct 3D solid model of medicine image through polygonal method successfully and simplified a quantity of steps, furthermore, use curves’ swept- blend to reconstruct these two solid models and analyze them, the result shows difference is in acceptable range, therefore it could be realized that this method is feasible.

What in this case we’ve done are:
1.Using programming language finish to the construction of STL mesh.
2.Construct 3D solid model of Bio-medicine image through polygonal method successfully.
3.Reconstruction locked on human organs, processing analysis with software and the difference is in acceptable range.
封面內頁
簽 名 頁
中文摘要 V
誌 謝 VII
目 錄 VIII
圖 目 錄 XI
表 目 錄 XV
第一章 緒論 1
1-1 研究背景 1
1-2 研究動機 3
1-3 研究方法及步驟 5
1-4 全文架構 9
第二章 文獻探討 11
2-1生物電腦輔助設計(Bio-CAD) 11
2-2 逆向工程 12
2-3 醫學影像辨識 14
2-4 實體擬合 15
2-4-1 曲線擬合 15
2-4-2 Voxel 和 Marching Cube 16
2-5文獻小結 18
第三章 影像處理 19
3-1 醫學影像 19
3-1-1 X光影像 19
3-1-2 電腦斷層掃瞄 20
3-1-3 磁振造影 22
3-2 灰階影像基本理論 22
3-3 灰預測理論 23
3-4 灰預測應用於醫學影像 27
第四章 生醫3D實體模型重建與展現 34
4-1 點群資料之排序 35
4-2 點群資料網格化 38
4-2-1 三角網格 38
4-2-2 單平面網格化 40
4-2-3 層與層之間網格化 47
4-3 網格化後之運用 55
4-3-1 虛擬實境展現 56
4-3-2 RP快速原型 57
第五章 實例應用 60
5-1 影像辨識 60
5-2 點群排序 63
5-3 點群網格化 64
5-4 實體重建 67
5-4-1 人體頭蓋骨之重建 68
5-4-2 人體大腿骨之重建 70
5-5 曲線重建實體之比對與分析 74
第六章 結論及未來展望 79
6-1 結論 79
6-2 未來展望 80
參考文獻 82
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