Photogrammetry or 3D Surface Scanning – Which tool works best for anatomical specimens?
Notice bibliographique
Résumé
High fidelity 3D representations of anatomy are becoming increasingly popular as educators capture anatomical specimens for use in virtual and augmented reality applications or for providing a 3D representation that can be freely manipulated in web applications. The question then arises which tool best suits the task at hand ‐ both 3D scanning and photogrammetry are options. We have compared the use case for these technologies in medical education ‐ our aim was to create 3D models of anatomical specimens with high quality and resolution. Various qualitative and quantitative criteria were applied to determine and compare the performance fidelity and results of 3D scanning with an Artec Space Spider versus photogrammetry using a standard DSL camera and Agisoft PhotoScan (PS) Standard Edition. We compared the basic principles of setup and use of both technologies – while photogrammetry requires accurate lighting and some rigging for the camera to provide consistent results, the 3D surface scanner is handheld and since it acts as its own light source the scanning results are independent of environmental factors. We found that the workflow and technique for best use of these technologies varies and the investment in these techniques depends on the needs of the user. We established protocols and setting for both techniques to standardize and streamline the data acquisition process. Each technology has advantages in some metrics and disadvantages in others. While photogrammetry provided the better surface textures, 3D surface scanning provided more accurate 3D geometries in particular in those specimens that were more complex or had highly reflective surfaces. We also found that 3D surface scanning was able to more accurately capture the geometries of softer specimens that may distort as they are handled. Overall, both technologies yield excellent results for the use in anatomical sciences education. The decision about which technology to invest in depends on the characteristics of the specimens that need to be scanned as well as the environmental parameters. Support or Funding Information Supported by the Strategic Investment Fund of the UBC Faculty of Medicine This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».