人体结构断层图像的三维建模与自适应网格优化

本文主要探讨了"基于人体结构断层图像的三维建模与网格剖分优化"这一主题，发表在2007年的清华大学学报自然科学版上。作者张泉、丁辉和王广志利用了生物医学工程的视角，针对临床力学研究的需求，开发了一种创新的方法。他们从临床计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）以及可视人切片中获取二维断层图像的轮廓数据，这些数据被用于构建三维人体结构模型。 论文的核心技术是利用Delaunay三角剖分理论，这是一种在几何学中用于空间数据结构的构建方法，通过这种理论，能够有效地将二维轮廓点转换为三维模型。这种方法强调了模型的精确度和层次性，确保了在重构过程中能捕捉到人体结构的复杂性和细节。为了提高模型的实用性，研究人员对网格进行了优化，特别关注了表面曲率的变化。在曲率较大的区域，如关节或骨骼突起处，网格被精细化以提供更准确的应力分析；而在曲率较小的区域，如肌肉或脂肪组织，网格则被适当稀疏化，以节省计算资源。 这种多分辨率建模策略使得模型能够适应不同部位的需求，既保持了局部的精细度，又维持了整体的效率。自适应剖分技术进一步提升了模型的灵活性，使得网格划分能够根据实际需求进行动态调整，从而更好地反映人体的真实结构和力学特性。这种方法对于临床医生和生物力学研究者来说，具有重要的应用价值，能够提升研究的精度和效率，促进对人体力学行为的深入理解。 总结起来，这篇文章的关键知识点包括：三维人体结构建模技术、Delaunay三角剖分原理、网格优化策略（基于曲率的自适应划分）、多分辨率建模方法以及其在临床力学研究中的实际应用。这是一项具有创新意义的技术，对生物医学工程领域的发展起到了推动作用。