I den här artikeln beskriver vi en detaljerad metod för att automatiskt generera tetrahedral mesh från 3D-bilder med flera regionetiketter. En adaptivt storlek tetrahedral mesh modelleringsmetod beskrivs som kan producera maskor som exakt överensstämmer med de voxeliserade regionerna i bilden. Effektiv tetrahedral mesh förbättring utförs sedan minimering en energifunktion som innehåller tre termer: en utjämnande term för att ta bort voxelization, en trohet term för att upprätthålla kontinuitet med bilddata, och en ny elasticitet term för att förhindra tetrahedra från att bli tillplattad eller inverterad som mesh deformerar samtidigt som voxelization tas bort helt. Den meshing algoritmen tillämpas på strukturella MR-bilddata som automatiskt har segmenterats in i 56 neuroanatomiska sub-divisioner samt på två andra exempel. Den resulterande tetrahedral representation har flera önskvärda egenskaper såsom tetrahedra med dihedral vinklar från 0 och 180 grader, jämnhet, och en hög upplösning. Tetrahedral modellering via den metod som beskrivs här har tillämpningar i modellering av hjärnstruktur i normal såväl som sjuk hjärna i mänskliga och icke-mänskliga data och underlättar undersökning av 3D-objekt deformationer till följd av neurologisk sjukdom (t.ex. Alzheimers sjukdom), utveckling och/eller åldrande. © 2010 Elsevier Inc. Alla rättigheter förbehållna. Metoder för den geometriska modellering av neuroimaging data har funnits i ett antal år och har aggregerats i en allmänt använd ram för att bedöma, representera och visa resultaten från strukturella och funktionella magnetisk resonans (MR) undersökningar (Joshi et al., 1997; Miller et al., 2009; Thompson et al., 2009 ). Dessa metoder försöker, på en gång, modellera 2D-inbäddade ytor i hjärnan, mäta de inneboende geometriska egenskaperna hos dessa ytgrenrör, och att använda samlingar av 2D-ytor för att mäta underelement av hjärnans tjocklek och volym som ligger mellan dem. Dessa ytmaskor fångar dock vanligtvis inte cerebrumets 3D-karaktär, dess definierade delsektioner och inbäddade delelement, dvs. Stängda ytmaskor fungerar bra för modellering av 2D-kanter och gränser för ett föremål, men de står inte för utrymmet inuti ytan. Vad som behövs är effektiva metoder för att generera utrymme fyllning maskor som inte bara representerar ytan av objektet av intresse utan fyller det objektet med en ansluten lattice som underlättar mer omfattande registrering och resulterande statistisk analys av hjärnan strukturella förändringar. I detta dokument beskrivs en robust modell för generering av 3D-tetrahedralmaskor som tillämpas på MR-hjärndata. Sådana finita element modellering metoder ger en användbar förlängning för ytbaserad modellering och ger upphov till många tillämpningar i studien av 3D-hjärnarkitektur. I det följande diskuteras användningen av ytnätsmodellering i neuroimaging-litteraturen, användningen av finita elementmodelleringsmetoder undersöks, en detaljerad metod för att generera tetrahedralmaskor införs, nätgenerering på MRI-data från flera människor och på djurdata illustreras, och flera andra tillämpningar där tetrahedralmaskor är fördelaktiga beskrivs. Dokumentet avslutas med en sammanfattning av detta tillvägagångssätt och en kort beskrivning av framtida arbete vid tillämpning av tetrahedralmaskor för neurovetenskap bilddata.
Lederman m.fl. REF använde ett rutnätsbaserat tillvägagångssätt för att generera initialt tetrahedral mesh, och sedan utförde meshförbättring på relaterade materialgränssnitt.
The generation of tetrahedral mesh models for neuroanatomical MRI
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}