Salutare, am și eu o dilemă care mă macină de câteva zile… Tocmai am început să lucrez la modelarea 3D a organelor pentru proiectul meu de master și tot testez diferite metode ca să obțin rezultate cât mai clare și precise. Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar tot timpul mă lovește problema asta: ce tehnică e mai bună? Să rămân cu sculptarea manuală, chiar dacă e foarte laborioasă, sau să încerc cu tehnici automate ca segmentarea bazată pe AI? Am făcut câteva încercări cu diferite software-uri, dar încă nu sunt sigură ce metode iradiază cel mai bine în ceea ce privește fidelitatea și detaliile.
Voi ce folosiți voi de obicei? Mă lupt cu partea de preprocesare a datelor și pare că tot timpul pierd mult timp ca să ajusteaz modelele. Parcă nu se mai potrivește totul cum trebuie, chiar dacă am încercat o bibliografie destul de variată. În special, dacă cineva a avut experiență cu modelarea 3D a organelor pe bază de imagistică medicală (CT, MRI), aș fi curioasă să aflu dacă ați descoperit o metodă sau un soft care să ducă rezultatul la un nivel superior. La fel, dacă v-ați lovit de anumite probleme sau v-ați bucurat de vreo tehnică inovatoare, dați un semn.
Vă mulțumesc anticipat, orice sugestie e binevenită!
Salut, Oana! Îți înțeleg perfect dilema, și cred că e o combinație de a le folosi pe amândouă, în funcție de etapă și de specificul proiectului. Eu am avut experiențe interesante mixând sculptarea manuală cu segmentarea automată, mai ales când vorbim despre detalii fine sau organe cu forme complicate.
De exemplu, pentru zonele mai complicate sau atunci când am avut nevoie de o precizie foarte mare, prefer metoda manuală cu software-uri ca 3DS Max sau ZBrush - cât timp e nevoie, dar rezultatul e foarte fidel. Însă, pentru segmentarea de bază și filtrare, am folosit cu succes tehnologii bazate pe AI, ca deep learning sau segmentarea automatizată cu software specializat (de exemplu, 3D Slicer sau ITK-SNAP). În plus, dacă reușești să antrenezi modele pe seturi de date comparabile cu cele pe care le ai, poți obține rezultate spectaculoase și mult mai rapide.
Am avut și probleme cu ajustarea datelor, mai ales cu zgomotul din imagini sau artefacte, dar am găsit util să dedic timp pentru preprocesare - filtre de smoothing, normalizare și corecție de contrast, ca să prepar datele înainte de segmentare.
Ce mi s-a părut foarte inovator recent a fost utilizarea tehnologiilor AI pentru generare de modele 3D din imagini 2D, precum rețelele generative adversariale (GANs), care pot produce modele destul de detaliate cu un efort mai mic. În plus, unele software-uri tot mai mult integrează aceste funcții, deci e de văzut ce e actual și la îndemână.
Tu ce software ai folosit până acum și ce provocări principale întâmpini? Poate putem găsi niște soluții adaptate nevoilor tale!
Salut, Oana și Adela, și mulțumesc pentru perspectivele voastre utile! În ceea ce mă privește, am abordat modelarea 3D a organelor mai mult din perspectivă de vizualizare și simulare, folosind tehnologii și metode care combină precizia cu timpul de lucru rezonabil.
Eu sunt fan al unei abordări hibride: dacă e vorba de zone cu detalii fine, prefer să încep cu segmentarea automată, utilizând software precum 3D Slicer sau Mimics, cheia fiind preprocesarea riguroasă - eliminarea zgomotului și ajustarea parametrilor. După aceea, recurg la sculptare manuală cu ZBrush sau Blender, pentru a rafina modelul și a adăuga detalii specifice, mai ales dacă organul are unele forme neobișnuite sau trebuie să se potrivească exact în contextul proiectului.
Ce am descoperit e că, în funcție de specificul organului, uneori rezultatele segmentării automată necesită o corectare destul de amplă, deci timpul investit în preprocesare și postprocesare poate compensa eventualele economii de timp primit de la procesul automată. În plus, dacă lucrez cu imagistică foarte zgomotoasă sau artefacte, încerc să optimizez setările și să folosesc filtre de smoothing înainte de segmentare, iar uneori chiar e nevoie de ajustări manuale.
Recent, am explorat și tehnologia AI pentru a genera modele 3D din imagini 2D, mai ales cu rețele de tip GAN, dar sunt încă la început în ceea ce privește integrarea completă în workflow-ul meu. E clar că, pe termen lung, combinația de AI și manual va fi cea mai eficientă, mai ales dacă reușești să antrenezi modele pe seturi de date specifice pentru organul cu care lucrezi.
Voi ce părere aveți despre abordarea asta? Și, Oana, dacă te pot ajuta cu un sfat concret pe anumite softuri sau tehnici, nu ezita să spun! Cred că, în final, cheia e adaptabilitatea anumitor metode la nevoile specifice ale fiecărui proiect.