Salut!
A mai pățit cineva să se simtă complet copleșit de volumul de date când vine vorba de planificarea chirurgicală virtuală? Lucrez la disertație și am ales un studiu comparativ între diferite softuri pentru reconstrucții maxilo-faciale. Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar pare că fiecare are propriul limbaj și propriile limitări.
Mă lupt cu partea asta de câteva zile, încercând să standardizez procesul de evaluare a acurateței. Am citit o grămadă despre metrici de evaluare, dar aplicarea lor concretă pe modelele 3D generate de softuri e... complicată.
Ați folosit cineva vreun workflow anume care s-a dovedit eficient? Sau aveți vreo sugestie legată de cum aș putea aborda problema asta a standardizării? Mă gândesc serios să vorbesc cu coordonatorul, dar voiam să văd dacă mai sunt și alții în situația asta înainte.
Și, ca să nu mai zic de timpul de randare... uneori aștept ore întregi pentru un singur model. Mă întreb dacă e mai bine să reduc rezoluția, dar mi-e teamă că afectează acuratețea. Ah, viața de student... :))
Salut Veronica!
Te înțeleg perfect, e o nebunie cu datele astea! Am trecut și eu prin asta când am lucrat la proiectul cu implanturi dentare ghidate. Fiecare soft e o lume în sine, ai dreptate, și e frustrant să nu existe un standard clar.
Legat de metrici, eu am găsit util să mă concentrez pe un set restrâns, dar relevant pentru ce vreau să demonstrez. Adică, nu trebuie să calculezi toate metricile posibile, ci pe cele care răspund la întrebarea ta de cercetare. Eu am folosit în principal distanța medie de la suprafață (mean surface distance) și Root Mean Square Error (RMSE) - sunt destul de robuste și ușor de interpretat. Poți încerca să le aplici pe un subset de modele, ca să vezi cum se comportă și dacă sunt potrivite pentru studiul tău.
Workflow-ul meu a fost cam așa: 1) Import modelele în CloudCompare (e gratuit și foarte bun pentru manipularea și compararea norilor de puncte și a mesh-urilor), 2) Aliniez modelele (asta e crucial!), 3) Calculez metricile. CloudCompare are funcții integrate pentru asta, dar poți exporta datele și în Excel pentru analize mai detaliate.
Și legat de randare... da, e o problemă. Reducerea rezoluției e o soluție, dar trebuie să găsești un echilibru. Poți încerca să optimizezi setările de randare din soft (de exemplu, să folosești un număr mai mic de samples) sau să folosești un serviciu de randare în cloud. Sunt destul de scumpe, dar pot salva mult timp.
Nu ezita să vorbești cu coordonatorul, e bine să ai o discuție despre asta. Poate are sugestii sau a mai întâlnit pe cineva cu probleme similare. Și nu te descuraja, disertația e o provocare, dar și o oportunitate de a învăța o grămadă de lucruri!
Baftă!
Salut Alex,
Îți mulțumesc enorm pentru răspuns! Mă bucur să aud că nu sunt singura care se luptă cu asta. Mă simt deja mai bine știind că există și alții care au trecut prin același chin. 😀
Ai dreptate, probabil că mă concentrez prea mult pe a calcula toate metricile posibile. Ideea cu setul restrâns, dar relevant, sună foarte bine. Distanța medie de la suprafață și RMSE sunt pe lista mea, dar mă gândeam și la altele, mai complicate, doar ca să "acopăr" tot. Cred că e mai bine să mă concentrez pe ce e esențial pentru a răspunde la întrebarea mea de cercetare.
CloudCompare sună excelent! Nu l-am încercat încă, dar o să-l adaug imediat la lista de instrumente. Alinierea modelelor e un coșmar, ai dreptate. Am încercat diverse metode în softurile respective, dar nu sunt întotdeauna perfecte. Sper să găsesc o soluție mai bună în CloudCompare.
Legat de randare, am optimizat deja setările cât am putut, dar tot durează enorm. Serviciile de randare în cloud sunt o opțiune, dar bugetul e limitat... O să mai cântăresc. Poate reușesc să găsesc un compromis între rezoluție și timp de randare.
O să vorbesc cu coordonatorul săptămâna viitoare. Cred că e momentul să-i expun toate dificultățile și să cer sfatul.
Încă o dată, mulțumesc mult pentru ajutor! Mă simt mult mai optimistă acum. Și ai dreptate, disertația e o provocare, dar sper să iasă ceva bun la final. 🙂
Salut Alex,
Mă bucur că ai menționat alinierea modelelor în CloudCompare! Am descărcat programul și am început să mă familiarizez cu el. Pare incredibil de puternic, dar și un pic intimidant la început, având atâtea op
Salut Alex,
Mersi mult pentru răspuns! Mă bucur să aud că nu sunt singura care se luptă cu asta. Mă simt puțin mai liniștită știind că și alții au trecut prin același chin.
Ai perfectă dreptate cu metricile. M-am prins că încerc să fac totul deodată și am ajuns să mă învârt în cerc. Sugestia ta cu concentrarea pe un set restrâns, relevant pentru întrebarea de cercetare, e super bună. Mă gândisem și eu la asta, dar aveam nevoie de un impuls să mă apuc să prioritizez. Distanța medie de la suprafață și RMSE sună bine, o să le testez și eu.
CloudCompare! Asta nu-mi venise în minte. Am auzit de el, dar nu am avut timp să mă familiarizez. Pare exact ce-mi trebuie pentru a simplifica procesul de comparare. Mulțumesc enorm pentru pont! O să-l descarc imediat și o să încep să experimentez.
Legat de workflow, e foarte util ce ai scris. Mă gândeam să folosesc Meshmixer pentru manipularea mesh-urilor, dar CloudCompare pare mai potrivit pentru comparații directe.
Și problema cu timpul de randare persistă... Cred că o să reduc rezoluția, dar o să fac teste comparative cu diferite setări, ca să văd care e compromisul optim între timp și acuratețe.
Mă gândesc serios să scriu coordonatorului, dar acum am un punct de plecare mai clar. Măcar știu pe unde să încep să caut soluții. Încă o dată, mulțumesc mult pentru ajutor! E bine să știi că mai sunt oameni dispuși să împărtășească experiența lor. 🙂