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插件介紹 AbyssFish CT2Model 3D V1.0 插件可將采用X射線等方法獲取的計算機斷層掃描（CT）圖像在Abaqus有限元軟件內進行三維重建，進而高效獲取可供模擬分析的有限元模型。插件可用于醫學影像三維重構、混凝土細觀三維重建、巖心數字化等領域的CT切片重建模型研究。

插件介紹 CAD斷層掃描三維重建插件可將通過CT斷層掃描或切片掃描獲取的模型圖像文件在AutoCAD內進行三維實體模型的重建。

插件介紹 CT2Model3D V2.0插件采用Python 3.10研發，適配2024及以上版本的Abaqus軟件，具備在Abaqus平臺中基于CT斷層掃描圖像的三維重建功能，插件支持批量導入tif、tiff、png、jpg等格式的圖像文件，推動了數字化建模技術與有限元仿真的融合。

摘要：電阻抗成像（Electrical Impedance Tomography, EIT）是一種無創的體內電導率分布重建技術，廣泛應用于心肺功能監測等生物醫學領域。為實現更貼近生理狀態的心臟動態仿真，本研究構建了一個可參數化的三維心臟模型，并通過 COMSOL Multiphysics 與 MATLAB 平臺聯合實現仿真。

（a）在熒光載玻片上Intralipid膜的AF信號和OCT圖像，（b）Intralipid模型由在熒光載玻片上的圓柱壁及其中包含的Intralipid組成。 3.光線光學仿真使用來自Photon Engineering公司的商業軟件包FRED，我們將實驗的結果與光線光學仿真的結果進行比較。

圖3 卷積神經網絡架構 仿真實驗對不同網絡做抗噪聲能力測試進行對比，給出不同信噪比的高斯白噪聲加入測試集中進行成像噪的圖像重建結果及評價指標：圖像相對誤差和圖像相關系數，重建圖像與原始圖像對比圖。

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試件的切片掃描圖像，這里采用物理切片的方式，逐層掃描尺寸為150×150×150的立方體混凝土試件斷面圖像，并通過圖像識別前處理以區分混凝土中的骨料及砂漿部分。 采用CAD斷層掃描三維重建插件將混凝土試件的斷層掃描文件在AutoCAD內進行實體模型的三維重建。

摘要：電阻抗成像（EIT）以低成本、實時性和無創性在醫學與工業領域具有廣泛前景，但其逆問題高度非線性、病態，導致成像質量與泛化性受限。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。

摘要：本研究旨在探索和構建融合深度學習技術的電阻抗（EIT）、電磁（EMT）與電容層析成像（ECT）方法，以提升成像分辨率、抗噪能力和重建速度。傳統層析成像方法依賴于迭代反演與物理建模，存在非線性強、病態性高、對噪聲敏感等問題，限制了其在實際工業過程監測與生物醫學成像中的應用性能。

<strong>在光譜與圖像的快速探測、無視場掃描、高通量、性能穩定等方面具有顯著特征，能夠對空間位置和光譜特性瞬時變化的二維目標進行光譜成像，得到目標的空間信息和光譜信息。但成本較高，技術復雜，圖像重建算法的理論和工程實現存在一定難度，目前的研究多數處于實驗室的仿真模擬和實驗階段。</strong>應用于動態場景檢測，如活體細胞代謝追蹤。

、人工智能計算（2）強大的圖形生成：復雜3D機械設計、逆向工程，超大規模三維圖形實時生成（3）超強的圖像處理：三維建模、遙感圖像處理、三維圖像重建等（4）極速計算：科學計算、程序編譯、壓縮解壓縮（5）多核并發計算：仿真計算、光學計算、計算化學（6）超高分可視化：各種復雜模型的實時流暢顯示（7）配置高速海量數據存儲，并發讀寫（8）多用戶共享應用（9）完美即時的計算應用技術服務和研究室

此 2D 示例演示如何計算圖像傳感器陣列的angular response。 angular response度量了器件的光學效率與入射角的關系。該結果可以與實驗設置進行比較，也可用于計算均勻照明下的光學效率，如 Simulation methodology中所述。下圖顯示了仿真的實驗設置。激光束以一定角度照亮圖像傳感器。我們測量耗盡區域吸收的功率分數與入射角的函數關系。

目前3DGS主要支持針孔相機模型，雖然理論上可以推導出其他相機模型的3DGS版本，但還需要后續的實驗驗證其有效性和準確性。 重建區域可擴展受限，主要是缺乏LiDAR覆蓋區域之外的幾何信息導致的不完整重建以及大型城市場景重建的大量計算。

2、aiSim的3DGS場景重建aiSim采用3DGS作為核心場景表示技術，實現了“采集即建模”的高效工作流。數據采集車只需搭載多目相機和激光雷達，在目標區域正常行駛一遍，就能收集到重建所需的多視角圖像和稀疏點云。回到實驗室后，3DGS重建流程可以在幾小時內完成，這比傳統建模快了幾個數量級。重建出的場景保留了真實世界的所有細節，如路面的磨損紋理、建筑物的風化痕跡、植被的自然分布等。

圖2 圖像分類方法流程圖實驗結果筆者基于上述的方法編寫了MATLB代碼，搭建了App Designer GUI軟件界面，能夠快速地實現纖維圖像提取與自動分類。讀取纖維圖片，自動輸入纖維種類，顯示纖維圖像，經過灰度處理，再通過二值化+細化，利用Harris角點檢測算法進行特征點提取，進行匹配相似性計算，從而最終輸入分類結果，顯示纖維種類。

目前，這種方法正應用于主動脈弓，以便在用于醫學圖像分割的3D Slicer軟件中可以輕松獲得新患者的全流量模擬。這導致從磁共振成像 (MRI) 或計算機斷層掃描 (CT) 掃描等橫截面成像模式中成功提取感興趣區域 (ROI) 的 3D 圖像數據。

Ebner等［24］利用同步X射線斷層掃描技術對不同輥壓程度的NMC電極進行了三維微觀結構表征，并在此基礎上分析了孔隙率、孔徑分布等電極微觀特征。由于電極納米孔隙、炭黑和粘結劑對X射線的衰減系數差異極小從而無法在投影圖像上進行區分［24］，導致重構的電極微觀結構與實際電極結構存在較大差異。

賴溥祥，香港理工大學生物醫學工程系長聘副教授、博導，生物醫學光子學實驗室創始人。2016年入選國家高層次青年人才計劃，香港2016-2017年度杰出青年學者。

埼玉大學大學院理工學研究科的生物力學實驗室正在充分利用SCFLOW&SCRYU/Tetra&reg;來研究醫學和生物主題。通過將工程領域的觀點帶入醫學領域，我們旨在解決醫學領域過去無法解決的問題。它還正在努力研究將具有生物機體功能的生產品的應用。