The best of each capture – the combination of 3D laser scanning with photogrammetry for optimized digital anatomy specimens.
Notice bibliographique
Résumé
Visualization of anatomical specimens has gone through an evolution from drawings to photographs and now 3D volumetric capture of dissected specimens. The technologies behind this 3D volumetric visualization are rapidly evolving and becoming more broadly accessible with improved hardware and software. There are two main approaches to 3D reconstruction: laser scanning and photogrammetry (PGM). Our previous work demonstrated that while laser scanning provides superior geometric accuracy, PGM delivers a more photorealistic texture. For accurate anatomical study, both a precise geometry and a photo‐realistic texture are necessary ‐ so we set out to combine both methods. We found that both methods individually and the combination capture method work best with rigid (plastinated or bony) specimens – but many dissected specimens are wet specimens, which tend to change in their geometry depending on how they are positioned on a surface for capture. We created a methodology to provide consistency and support for the geometry of wet specimens with an alginate cast and a rigging method for longer pieces such as vessels and nerves. The cast allows us to flip the specimen with minimal disturbance in order to capture all sides accurately with both 3D laser scanning and PGM. The two datasets are then combined in Artec Studio and Reality Capture software packages. The combination of these two methods results in a very accurate 3D geometric mesh of the specimen with a photorealistic texture, providing the most realistic 3D volumetric captures of complex anatomical specimens. The combination method is more time‐consuming than each of the methods individually and a greater level of care must be taken to prevent any misalignment between the two datasets. Many specimens can be captured in an accurate and satisfactory way with either PGM or 3D laser scanning alone, and some will require this combination capture. The advantages and limitations of each method need to be compared to the desired outcome. Our approach results in superior capture quality, especially for non‐rigid specimens. The digitization of both anatomical and pathological specimens can improve accessibility and distribution of high quality digital specimens for both education and research. Both ID and CD contributed equally to this work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».