Hand modeling and simulation using stabilized magnetic resonance imaging

Hand modeling and simulation using stabilized magnetic resonance imaging
2019 Siggraph

http://barbic.usc.edu/hand-mri/

作者:

  • BOHAN WANG, University of Southern California, USA
  • GEORGE MATCUK, University of Southern California, USA
  • JERNEJ BARBIČ, University of Southern California, USA

主要内容及贡献:

  1. 采集了2个人,每个人12个pose的MRI和surface scan数据
  2. 提出了分割MRI数据中的手的骨骼的新的方法,以及不同pose骨骼间的registration
  3. 提出了一种新的FEM仿真算法,模拟手上soft tissue

重点关注下第二点,MRI的分割

MRI手骨骼分割

现有的商业/开源软件

试了,都不好用。方法大同小异,都是人工交互加一些graph cut / region grow类型的算法

现有的研究工作
  • 现有的MRI分割工作基本针对全身的骨骼,没有做手的
  • 现有方法在Hip分割上有比较好的结果,但是不适用于手(因为手骨头又小又多)
  • Learning方法不够成熟,尤其应用到手上,目前没有GT标注的数据库

  • 最常见的方法是人工交互加传统CV算法(thresholding / filtering / water shedding..)
  • 我们只找到一篇专门分割手骨骼的文章,是一个Master Thesis
    • 文章里就一个例子
    • 我们实现了他的算法,参数太多,不好调
    • 人工控制困难,效果不好
(b)是作者的,(c)是那个唯一的现有算法
MRI骨骼分割的难点
  • Inhomogeneous bone tissue intensity: cortical bone (i.e, outer bone layer) is darker than cancellous bone (inner layer) -> 骨头density不同,MRI图像中明暗不同。外侧(cortical)比内侧(cancellous)更dense,颜色更深。
  • Unclear and fuzzy bone boundaries in articulation areas -> 关节处边缘不够清晰
    外侧(cortical)比内侧(cancellous)更dense
作者的方法

Our method has only one parameter, and users are able to incrementally improve the result by delineating additional bone voxels which the segmentation classified incorrectly.
一个骨头5-10分钟,一个pose3小时

对于Neutral pose
  1. 每张图片中单独分割单个骨骼 (交互)
  2. 对于边缘处(cortical),取最接近的连通区域
  3. Dilation / Erosion
  4. Solve 3D 分割 (Laplacian-based method)
  5. Merge 所有骨骼
  6. Isosurface meshing
对于其他pose
  1. 只分割出cancellous bone,用neutural pose生成的bone mesh做rigid ICP拟合过去
拟合其他pose
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