3D画像可視化

3D画像可視化とは？

コンピューター断層撮影（CT）、マイクロ・コンピューター断層撮影（micro-CTまたはX線）、磁気共鳴画像法（MRI）、および顕微鏡などから測定した断層画像をソフトウェアで3Dモデルとして視覚化することです。3D画像視覚化の利用は医療分野や産業分野で複雑な構造を理解しようとするとき効果的であり、画像データの処理と分析における第一歩として重要です。

3D画像の視覚化はどのような課題を解決しますか？

断層画像の視覚化はスキャンされた対象を3次元化できることであり、表面からはわからない内部構造も確認することができます。3Dモデルを作成するにあたり、MRIおよびCTスキャンなどで高解像度の画像を取得できれば、組織や骨、または産業部品や材料部品の詳細を効果的に確認できます。後者の例では、3D画像の視覚化は、欠陥や部品の内部機能の非破壊評価に役立ち、実際のコンポーネントでテストを実行するよりもコストが低くなります。

3D画像の視覚化はどのように行われますか？

MRI装置によって得られるグレースケールの明暗度は、自然状態に対し強い磁場を与え水素原子核が特定の方向に向きを変えた後、電波を切り水素原子核の向きが戻る緩急に関連します。組織ごとに陽子の濃度が異なるため、画像の作成にはさまざまなグレースケール強度が使用され、コンピューターが画像の白黒として認識します。CTスキャンの場合と比較すると、CTスキャンは特定のボクセルでのグレースケール強度は、特定の場所での被験者によるX線吸収に関連しています。

これらのプロセスから、再構成された画像ボリュームが取得されます。CTまたはMRIスキャナーから取得した生データは、視覚化のために断層撮影画像に変換されます。これは通常、スキャナー自体に関連付けられたソフトウェアを使用します。結果として、グレースケール強度の3Dビットマップが作成され、ボクセルグリッドが生成されます。この画像データは、ソフトウェアにインポートして、さまざまな方法で視覚化できます。

たとえば、Synopsys Simplewareソフトウェアでは、3D画像の視覚化に役立ちます。

バックグラウンドボリュームを3Dレンダリングして、3Dデータをすばやく簡単に視覚化し、ユーザーが操作できるリアルなオブジェクトを作成できます。
ライブ3Dレンダリングを使用すると、照明、透明度、背景のグラデーション、モデルシェーディングなど、画像に瞬時の変更を加えることができるため、アプリケーションに応じて、よりリアルなモデルを簡単に作成できます。
3Dモデルの視覚化は、たとえばチェッカーボード、アナグリフ、クリスタルアイなどのモードに適用して、画像データに異なる視点を提供します。

Synopsysの3D画像可視化について

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3D画像可視化はいつ、どのような場面で製品ポートフォリオに活用されますか？

正確な3D画像の視覚化は、スキャンされたオブジェクトの計画された分析の重要な基盤であり、複雑な構造がどのように形成されているか、およびそれらのさまざまな領域を確認することにおいて非常に役立ちます。画像データの3Dプリンターの利用により、視覚化を物理的なパーツに変換することもできます。

Synopsys Simplewareソフトウェアが提供する広範な3D画像処理ソリューションにおいて、SimplewareソフトウェアのコアモジュールScanIP内に、3D画像のインポートおよび視覚化、データをさらに処理および分析するためのオプションが含まれています。

Webinar on Visualizing Different Cross Section of 3D Data | Synopsys

3D画像可視化に加えて

3D画像の視覚化は、オブジェクトの迅速な表現や高品質のデモンストレーションの作成に効果的です。この方法は、非破壊検査としても価値があります。

ただし、ほとんどの場合、3D画像の視覚化は、3D画像処理およびモデル生成ワークフローの最初のステップにすぎません。3D画像処理では、3D画像データを操作するときに、次のような手順を含むさまざまなタスクが必要になります。

必要に応じて画像フィルターを使用し、元の画像データから不要なノイズやアーティファクトを除去。
関心領域の領域分割（セグメンテーション）と、その結果の3Dレンダリング表示。
画像データからアニメーションを生成したり、3Dモデルを回転させたり、その内部を確認。
測定値の取得と統計分析の実行。

3D画像視覚化の次のステップとなる他の例を以下に示します。

アディティブマニファクチャリングにも利用できる高品質なSTLデータのエクスポート。
有限要素（FE）や数値流体力学（CFD）などの物理ベースのシミュレーション用のボリュームメッシュを生成。
CADソフトと親和性の高いNURBSファイルのエクスポート。
画像データをCADファイルと組み合わせ、画像データから作成した現実の形状とCADデータとの偏差分析。
FEベースの均質化を使用して材料微細構造の有効な材料特性の計算。

3D画像の視覚化は実際の事例においてどのように活用されていますか？

Simplewareソフトウェアを使用するときに3D画像の視覚化技術が適用された一例は、バッテリーの内部構造を詳細に調査できたことです。リチウムイオン電池およびその他のタイプの電池は、消費者の需要を満たすために研究開発に多額の投資を必要とし、3D画像の視覚化と処理はこれらのワークフローに不可欠です。Micro Photonicsで実施された作業では、単4電池のマイクロCTデータを使用して、その内部構造を調査しました。

マイクロCTスキャンを行い、単4電池の画像データを取得します。
画像データをSimpleware ScanIPにインポートし、グレースケール情報を3Dレンダリングの色と不透明度にマッピングしたり、フォーカスコントラストを使用して対象の機能を強調表示することができます。
Simplewareのローカル補正フィルターを使用する前に、画像データをダウンサンプリングして大まかなセグメンテーションを実行します。この種のアプローチは、大規模な3D画像データセットを視覚化する場合に重要です。これによって、初期処理をすばやく実行できます。
測定値、体積統計、および中心線分析を使用して、バッテリーを定量化します。
内部構造の統計分析を行った後、設計CADと実際にスキャンされたパーツの形状との偏差分析を行います。
このワークフローから、実際の部品に損傷を与えることなく単4電池内部を視覚化してセグメント化し、設計された電池と製造された電池の欠陥や違いについて容易に洞察することが可能です。