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:
- 采集了2个人,每个人12个pose的MRI和surface scan数据
- 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
- 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
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
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
- 每张图片中单独分割单个骨骼 (交互)
- 对于边缘处(cortical),取最接近的连通区域
- Dilation / Erosion
- Solve 3D 分割 (Laplacian-based method)
- Merge 所有骨骼
- Isosurface meshing
对于其他pose
- 只分割出cancellous bone,用neutural pose生成的bone mesh做rigid ICP拟合过去