A Workflow for Digitizing Anatomical Specimens by Combining Photogrammetry and 3D Scanning
Notice bibliographique
Résumé
The 3D visualization of anatomical specimens relies on two main technologies: 3D laser surface scanning and photogrammetry (PGM). While 3D laser scanning provides the most accurate 3D model, photogrammetry provides the best, photorealistic surface texture. Typically, a specimen would be assessed to see which technology is best to capture it ‐ in this study we set out to investigate whether it is feasible to combine both methods, incorporating the advantages of both. Artec Space Spider scanner was used to capture accurate geometry of specimens and create a mesh with high polygon count and topological accuracy in Artec Studio 15, and Reality Capture was used to capture photographs around the specimen at regular 5 degree increments until the entire surface was captured to produce a high‐resolution textured mesh. The meshes were combined in Artec Studio 15 by matching their geometric centers in 3D space and ensuring that all polygons are precisely overlapped ‐ even a minor amount of deviation would result in blurry reprojection of texture. This is followed by mapping and reprojecting the PGM texture on the 3D scanned mesh (now aligned and scaled) in Reality Capture and cleaning up the produced texture map in Adobe Photoshop to ensure that any artifacts are cleaned up. Through this combination, models that gather ‘best of both worlds’ qualities from 3D scanning and photogrammetry ‐ laser accurate geometry and photorealism. We determined that 3D scanning is sufficient for specimens with simple texture, and photogrammetry is effective for specimens with complex texture and simple geometry; the combination method shines where great detail and high resolution texture is required to meet the learning objectives, such as organs and musculoskeletal specimens and other specimens with key topological details and colorations. Gathering both PGM and 3D scanning data allows for error correction, especially when performed in collaboration with a content expert and a 3D artist. Availability of these methods to produce photorealistic and accurate scans of specimens lends to accessibility of high quality online anatomy educational materials for students. This technology may also be useful in museum settings and to scan rare collections where to date a single method was not able to capture the complexity of the specimens.
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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 | 0,001 |
| 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 ».