自由变形技术在有限元网格重用中的应用

在现有自由变形技术的基础上,提出了基于三变量B样条空间的局部变形方法和对变形晶格顶点的控制方法,以及几何特征-变形晶格顶点-有限元网格节点的3层控制架构,克服了现有自由变形技术不能维持2次几何特征的缺点,实现了有限元网格模型中几何特征的参数化和有限元网格的重用;当几何模型的设计变量变化时,能够直接修改初始网格模型,节省了重复划分网格的工作量;同时,以复杂零件斜齿轮轴为例进行有限元网格模型几何特征参数的构建,更改部分关键尺寸,并校验了所生成的网格模型.结果表明,由所建模型变形后所得网格质量符合要求,从而验证了所提出的有限元网格重用方法的有效性与实用性.

一个新颖的轮廓线跟踪算法

提出了一个新颖的基于隐马尔科夫模型与光流的轮廓线跟踪算法。曲线描绘由B样条形状空间向量来表达,能够捕捉全局和局部变形。提出应用沿曲线的光流计算来预测曲线在下一帧的位置,在预测曲线的基础上,提出应用隐马尔科夫模型来准确定位曲线的位置。隐马尔科夫模型提供了一种有效的概率手段来融合多种量测特征比如边缘,曲线平滑性,区域灰度或颜色统计信息等等,能够更准确的定位曲线位置。基于仿射形状空间的实验了表明本文所提出算法的有效性。

形状特征引导的下牙槽神经管重建

下牙槽神经(IAN)X影像相对其周围组织影像异常模糊,且CT值远小于颌骨的CT值,直接对其重建难于达到透视效果,传统临床上依靠医生手动绘制,带有强烈的主观性。本文提出一种基于形状特征的IAN管分区重建方法。根据IAN管的解剖特征将其分为三部分分别进行处理,在下颌升支处,直接利用局部信息约束的形状导向水平集算法对其分割;对下颌骨体部,利用空间B样条曲线拟合出其中心走向,然后沿曲线的切向建立IAN管切面;对颏孔区,采用自适应阈值Canny算法提取边缘寻找其中心曲线,同样沿其切向建立IAN管的切面,最后用形象化工具包(VTK)对上述数据进行重建IAN管。在用VTK重建IAN管时,通过对不同组织的CT值设定不同的不透明度和颜色值,可以清晰的达到IAN管的透视显示。用本文方法重建的IAN管的空间走向较直接对分割结果进行重建的效果平滑,颏孔区的形状与解剖结构类似,为临床IAN管的空间定位提供了一种有效的方法。