圖像重建的案例
基于CTA斷層圖像直腸及周圍結構數字模型的重建及三維可視化研究
目的尋求基于ＣＴＡ斷層圖像重建直腸及周圍結構數字模型及三維可視化的方法。方法基于空氣灌腸造影及 ＣＴＡ血管造影技術，６４排螺旋ＣＴ對胸１２至股骨中上部分沿橫斷面在動脈期及靜脈期連續跟蹤掃描。Ｍｉｍｉｃｓ軟件基 于８５６層Ｄｉｃｏｍ ３．０標準ＣＴ連續斷層二維圖像，分別對直腸及周圍結構等各種組織進行三維重建。結果建立直腸及 周圍結構三維數字模型。結論薄層ＣＴ掃描技術和Ｄｉｃｏｍ ３．０標準的應用使數字模型的建立更為精確，空氣灌腸造 影及ＣＴＡ血管造影技術方便建立腸管及血管結構，Ｍｉｍｉｃｓ軟件基于ＣＴ掃描圖像建立人體各種結構更為方便，獲得數 字模型可為解剖教學、手術培訓提供醫療教學平臺
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展開 COMSOL與MATLAB聯合仿真人工智能的電學層析成像系統
圖1 COMSOL&MATLAB聯合仿真模型
人工智能圖像重建
ET技術，在利用人工智能進行圖像重建方面展現出了巨大的潛力。這一技術結合了多種先進的算法和模型，其中包括機器學習中的徑向基函數（RBF）網絡和深度學習中的卷積神經網絡（CNN）。
徑向基函數（RBF）網絡是一種三層前向神經網絡，它通過徑向基函數作為隱單元的“基”，將低維的模式輸入數據變換到高維空間內，使得在低維空間內的線性不可分問題在高維空間內線性可分。RBF神經網絡結構簡單，訓練簡潔而且收斂速度快，能夠逼近任意非線性函數，因此在圖像重建等任務中具有獨特的優勢。
而卷積神經網絡（CNN）則是一種專門設計用于處理具有網格狀拓撲的數據的深度學習模型，它在圖像識別和理解方面表現出了卓越的能力。CNN通過多層結構，允許計算機自動提取輸入數據的特征，從而為圖像重建等任務提供可靠支持。CNN的核心是卷積層，它通過在輸入數據上滑動卷積核，分析數據的局部特征，隨著層數加深，網絡則能夠學習到更復雜的形態特征。
在人工智能圖像重建中，RBF和CNN等算法和模型被廣泛應用。它們能夠從低質量的圖像中提取出有用的信息，并通過學習和優化，生成高質量的重建圖像。這些技術不僅在圖像處理領域有著廣泛的應用，如醫學影像、監控攝像、衛星圖像等，還在自然語言處理、創意產業等多個領域發揮著重要作用。
總的來說，ET技術利用人工智能進行圖像重建，為圖像處理領域帶來了新的突破和進展。
展開 冷凍電鏡圖像重構與高速圖形工作站硬件配置推薦23v4
冷凍電鏡圖像重建是利用冷凍電鏡成像技術獲得的低分辨率圖像，通過計算機技術重建出生物大分子的高分辨率三維結構的技術。這種技術在生物學和材料科學等領域中得到了廣泛應用，特別是用于研究生物分子的結構。
冷凍電鏡圖像重建主要用途：
研究生物大分子的結構和功能：冷凍電鏡圖像重建可以提供生物大分子的原子級結構信息，從而幫助研究人員深入了解生物大分子的結構和功能。
設計和開發新藥：冷凍電鏡圖像重建可以幫助研究人員了解藥物與靶標分子的相互作用，從而設計和開發更有效的藥物。
診斷疾病：冷凍電鏡圖像重建可以幫助研究人員了解疾病相關蛋白質的結構和功能，從而開發新的診斷方法和治療方法。
冷凍電鏡圖像重建的關鍵算法：
圖像處理算法：用于對冷凍電鏡圖像進行預處理，包括噪聲濾波、圖像對齊、圖像配準等。
重建算法：用于從預處理后的圖像中重建出生物大分子的三維結構。常用的重建算法包括：
迭代重建算法：迭代地更新模型參數，直到達到收斂。
非迭代重建算法：直接計算模型參數，無需迭代。
后處理算法：用于對重建后的結構進行后處理，包括去噪、去模糊、去折疊等。
常用的冷凍電鏡圖像重建軟件：
§ EMAN2（Electron Microscopy ANalysis 2）：由美國能源部阿貢國家實驗室開發的軟件，是冷凍電鏡圖像重建領域最早的軟件之一。也是用于冷凍電鏡圖像處理的開源軟件。
§ IMOD（3D Image Modeling）：由美國斯坦福大學開發的軟件，是冷凍電鏡圖像重建領域最廣泛使用的軟件之一。是用于冷凍電鏡圖像處理的開源軟件。
展開 斷層掃描圖像的三維重建及快速原型制造
斷層掃描圖像的三維重建及快速原型制造
引言：
快速原型技術經過20多年的發展，已經發展得相當成熟。目前CT、MRI等斷層掃描技術在診斷方面應用相當廣泛。但是這些斷層掃描的圖片有其本身的局限性，二維圖片往往讓外科醫生不能很好的對病理進行分析。翻閱大量的序列斷層圖片，不及將這些圖片三維重建，將實體模型拿在手上進行分析得到的信息多。比利時Materialise公司開發的Mimics是連接斷層掃描圖片與快速原型制造的橋梁。
圖片的導入
針對目前標準的DICOM文件格式，Mimics提供了自動的導入功能。用戶只需要在導入向導的指引下就可以導入整個目錄下的文件或是部分文件。同時，還可以通過半自動的方式導入BMP和TIFF文件，手動的方式導入其他的文件。
組織的提取及三維重建
導入原始的斷層圖片后，MIMICS會自動計算生成冠狀面圖和矢狀面圖。Mimics用三個視圖來顯示這三個位置的圖片，并且這三個視圖是相會關聯的，可以通過鼠標和定位工具欄快速定位，如圖1所示。右上角的圖是原始的掃描圖像，左上角和下角是由原始橫斷面圖像計算生成的冠狀面和矢狀面圖像。紅線指示橫斷面圖像的位置，黃線指示冠狀面圖像的位置，綠線指示矢狀面位置。
圖1 Mimics的用戶界面
斷層圖片中，不同組織的灰度值不同，故此可以通過閾值來提取相應的組織，如圖2所示。
圖 2 設置恰當的閾值提取組織
從圖中可以看出，著色的象素其灰度值落在閾值之間，故其被提取。準確的設置閾值是提取組織的關鍵，閾值提取組織的時候，可以通過看圖，檢查提取的組織是否合適。圖3-A的閾值左區間設置得太低，故而提取了許多噪點。圖3-B的閾值左區間設置得太高，故而有許多骨組織丟失。
展開 
基于 COMSOL-MATLAB 聯合仿真的參數化三維心臟電阻抗成像模型
圖2 聯合仿真求解結果（電勢與電場）
c) 靈敏度矩陣與EIT圖像重建
目標：構建基于場變量的靈敏度矩陣，實現電導率反演圖像，如圖3所示。
步驟：計算電場矢量分量 Ex/Ey/Ez；構造靈敏度矩陣 S；使用已知電導率 σ 和電壓向量 V 保存圖像重建所需數據。
實現方式：自定義 JacobianEIT3D 函數計算電場對σ的敏感性；圖像繪制調用 plotImage3 函數。
優化策略：支持不同時間點的 .mat 文件保存與模型快照，便于時序回放。
圖3 三維電阻抗斷層成像結果
三、公式與算法
心臟形變控制：
電流密度大小計算：
靈敏度矩陣構建（偽代碼）：
function S = JacobianEIT3D(Ex, Ey, Ez)
S = compute_field_divergence(Ex, Ey, Ez); % 對每一電場方向計算散度
end
電壓響應差分向量：
四、總結與擴展
總結：
建立了一個具有生理收縮模擬能力的三維心臟電阻抗仿真平臺；
結合 COMSOL 與 MATLAB，實現電極激勵、電壓測量與三維場重建的自動化；
輸出數據包括電導率分布、電場、電流密度與電壓向量，適用于反演重建或機器學習研究。
可擴展方向：
增加動態時間序列，進行全周期心臟運動的成像重建；
融合機器學習模型（如 U-Net、RA-UNet）基于靈敏度矩陣進行圖像反演；
擴展至病變模擬（如缺血區導電率變化）與干預策略仿真（如導管電刺激）。
最后，有相關仿真需求歡迎通過公眾號“320科技工作室”與我們聯絡。
展開 基于改進條件擴散模型的電阻抗成像圖像重建與敏感度先驗融合
本文面向兩條互補技術路線：一是條件擴散重建（CDEIT），直接以邊界電壓為條件，在端到端擴散反演中迭代生成電導率圖像；二是無監督敏感度先驗融合（SPfusion），在物理模型驅動解算中引入由擴散模型生成的非均勻敏感度先驗，以增強結構細節與穩健性。我們給出統一問題表述、網絡結構要點（Transformer-U-Net、多尺度/窗口注意力、時間步嵌入、EIM電壓映射）、快速采樣（DDIM）與電壓/電流歸一化的域泛化方案；并基于16電極、鄰近激勵/測量協議，覆蓋多相夾雜、肺形體模及實際測量，報告在PSNR/SSIM/RMSE等指標上的優于多種基線（如DHU-Net、FISTA-Net、CD-EIT）的結果與可視化對比。方法論證表明，直接條件生成與物理先驗融合兩類擴散框架可分別從數據驅動和模型驅動側提升EIT重建的分辨率與魯棒性，并可與實時成像和臨床任務（如呼吸功能監測）進一步耦合。
關鍵詞：電阻抗成像（EIT）；擴散模型；條件擴散；敏感度先驗；Transformer；DDPM/DDIM；模型驅動與數據驅動融合；域泛化
引言
EIT通過測量電極邊界電壓來反演目標區域的電導率分布。傳統線性化或迭代優化方法雖能引入正則項緩解病態，但在實時性、結構邊界銳度與對噪聲/失配的魯棒性方面仍受限。深度學習方法將電壓到電導率的映射視作回歸問題，取得顯著提升，但存在對特定數據分布過擬合、泛化性弱等問題。近年興起的擴散生成模型以多階段去噪的方式逐步細化空間細節，具備更強的先驗學習與抗噪能力。本文聚焦兩類代表性思路：（i）CDEIT：以邊界電壓作為條件直接生成電導率圖像；（ii）SPfusion：以擴散模型生成非均勻敏感度先驗并與模型驅動解算融合，以彌補線性敏感度的高階信息缺失。
展開 comsol電容層析成像靈敏度場分析 ￥2890
</p><p><br></p><p><img src="https://img.jishulink.com/upload/201910/39db4c0eba594fbeb14c97e10d09d32e.gif" alt="Untitled1.gif" height="415" width="541"></p><div contenteditable="false" width="100%"><p><br></p><h1>電容層析成像</h1><p>電容層析成像 技術根據被測物質各相具有不同的介電常數，當各相組分分布或濃度分布發生變化時，將引起混合流體等價介電常數發生變化，從而使測量電極對間的電容值發生變化，在此基礎上，利用相應的圖像重建算法重建被測物場的介電分布圖。目前電容層析成像分為圓周是和平面式兩種。</p><p><br></p><p>ECT圖像重建涉及兩個重要的計算過程：正問題和反問題。正問題由已知的介電常數求解電極對間的電容值；反問題由已知的電容數據估計被測區域的介電常數分布。經過20多年的發展，ECT技術在應用領域的擴展、傳感器的設計、圖像重建算法等方面取得了豐碩的成果。ECT因具有快速、安全、廉價等優點而被認為是一種具有廣闊發展前景的過程成像技術。目前，ECT技術已被應用于氣液兩相流空隙率測量及流型識別、流化床氣固兩相濃度分布可視化、氣力輸送、火焰可視化、凍土水分遷移過程的可視化等多個領域。</p><p>(轉載至百度百科）</p><p><br></p><p> ECT 的正問題，指已經獲得傳感器結構數據，以及被測對象內部多相流各相介質位置分布信息，以仿真計算為基礎求解出各個電極之間的電容數值。
展開 醫學三維圖像 生物力學
2020年11月26日--11月29醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
遠程在線直播課程
1、理解醫學三維圖像重建和有限元建模仿真的基本原理、基礎概念和方法；
2、掌握 Mimics 三維圖像重建和 Ansys 有限元計算分析軟件基本操作和使用流程；
3. 針對骨科學、關節外科、普外科、口腔科等臨床基礎研究中的數字醫學問題提供實例講解；
4. 為相關臨床課題提供基本科研思路。
聯系人: 封奔達（老師） 手機（微信同號）：17777856230
qq：1542173957 E_mail：1542173957@qq.com
展開 ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(二)圖像映射
上篇文章介紹了基于圖像進行混凝土細觀模型的幾何重構法，詳細步驟可查看下面的連接。
ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(一)幾何重構
https://www.yqgqt.org.cn/post/1990726
本篇介紹二維混凝土細觀模型在ABAQUS中數字化重建技術的第二種方法——基于ABAQUS背景網格的圖像映射方法。混凝土圖像前處理部分與第一種方案一致，這里不多做贅述，將處理完成的混凝土圖像通過ABAQUS Image To Part 2D插件進行導入，導入時縮放比例參數（Scaling）設置為0.3，可將分辨率為500×500 px的圖像建立尺寸為150×150 mm的試件模型（0.3 = 150/500）。模型建立后采用EasyCDP Mortar&ITZ插件設置混凝土損傷塑性材料參數，本案例不考慮骨料的損傷破壞。
設置分析步、載荷后建立作業，并在提交作業前采用ABAQUS CDED插件設置混凝土開裂。
提交作業完成模擬分析。
展開 ABAQUS基于切片圖像的混凝土細觀有限元實體模型三維重建
在混凝土細觀研究中，基于掃描數據的三維重建技術可精準還原混凝土中骨料、砂漿的分布及微觀結構特征，結合數字圖像處理與數值模擬方法，能夠量化分析材料非均質性對力學性能、裂縫擴展路徑及破壞模式的影響機制。
混凝土細觀模型三維重建的有限元模擬為優化混凝土配比設計、評估耐久性劣化行為及預測結構服役壽命提供關鍵數據支撐，同時推動細觀力學理論與先進成像技術的深度融合，具有重要的學術價值與工程應用前景。
本案例介紹通過CAD斷層掃描三維重建插件將混凝土切片掃描圖像在AutoCAD內進行骨料及水泥砂漿基體的三維實體模型重建，并導入Abaqus CAE軟件內分別建立Part部件，實現模型的裝配及網格劃分，后續可完成不同工況的混凝土細觀有限元模擬分析。
首先需要獲取混凝土的切片掃描圖像文件，并通過CAD斷層掃描三維重建插件建立AutoCAD實體模型。
在AutoCAD內將粗骨料及砂漿基體部件分別導出為iges格式文件后，以部件的形式導入到Abaqus軟件內。
對骨料及砂漿部件分別指派材料屬性，水泥砂漿部分采用混凝土損傷塑性模型（CDP），可采用EasyCDP插件快速生成不同強度的材料參數。
將骨料及砂漿部件進行裝配。
可對模型進行網格劃分，及完成后續的有限元仿真模擬。
展開 醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
2020年11月26日--11月29醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
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醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)
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展開 醫學三維圖像及生物力學
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展開 臺階儀(探針式輪廓儀)在太陽能光伏行業的應用
由于ITO膜具有一定的透光性，而硅基板具有較強的反射率，會對依賴反射光信號進行圖像重建的光學輪廓儀造成信號干擾導致ITO膜厚圖像重建失真，因此考慮采用接觸式輪廓儀對ITO膜厚進行測量，由于其厚度范圍從十幾納米到幾百納米，考慮到測量的同時不損傷樣件本身，因而采用具有超微力可調和亞納米級分辨率的臺階儀最為合適。
臺階儀是干什么的？在太陽能光伏行業能測什么？
臺階儀是一種常用的膜厚測量儀器，它是利用光學干涉原理，通過測量膜層表面的臺階高度來計算出膜層的厚度，具有測量精度高、測量速度快、適用范圍廣等優點。它可以測量各種材料的膜層厚度，包括金屬、陶瓷、塑料等。
CP系列臺階儀是一款超精密接觸式微觀輪廓測量儀，其采用LVDC電容傳感器，具有的亞埃級分辨率和超微測力等特點使得其在ITO導電薄膜厚度的測量上具有很強的優勢。
針對測量ITO導電薄膜的應用場景，CP200臺階儀提供如下便捷功能：
1）結合了360°旋轉臺的全電動載物臺，能夠快速定位到測量標志位；
2）對于批量樣件，提供自定義多區域測量功能，實現一鍵多點位測量；
3）提供SPC統計分析功能，直觀分析測量數值變化趨勢；
展開 多相流測量：ECT測量濃度與速度
在此基礎上，利用相應的圖像重建算法重建被測流場的節點分布圖，即可得到各相組分分布或者濃度分布。這種根據電容測量結果計算介電常數的分布，進而測量多相流組分分布或者濃度分布的方法，稱為電容層析成像方法（ECT）。
在測量段布置N個測量電極，每兩個電極形成一個電極對，總共可組成M=N(N-1)/2個電極對，如圖1所示。
圖1 ECT系統傳感器示意圖
在測量每個電極對之間的電容后，通過電容與介電常數的關系、圖像重建算法可以計算截面上的介電常數分布，進而獲得多相流組分或濃度分布，如圖2所示。
圖2 ECT系統的圖像重構
ECT系統能夠獲得測量截面上的濃度分布信息，其空間分辨率與傳感器的電極數量有關。如圖3所示，12個電極的傳感器共構成66個電極對，則可形成64×64（約4000）個像素點，用于解析截面上的濃度分布。
理論上，傳感器數量越多，空間分辨率越高，但圖像重建過程中的計算量隨著電極數的增加會大幅增加，因此綜合考慮測量精度需求和圖像重建的速度，目前一般采用8或16個電極的傳感器。
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