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Mallado basado en imágenes

El mallado basado en imágenes es el proceso automatizado de creación de modelos informáticos para dinámica de fluidos computacional (CFD) y análisis de elementos finitos (FEA) a...

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El mallado basado en imágenes es el proceso automatizado de creación de modelos informáticos para dinámica de fluidos computacional (CFD) y análisis de elementos finitos (FEA) a partir de datos de imágenes 3D (como imágenes de resonancia magnética (IRM), tomografía computarizada (TC) o microtomografía ). Si bien actualmente existe una amplia gama de técnicas de generación de mallas , estas generalmente se desarrollaron para generar modelos a partir de diseño asistido por computadora (CAD) y, por lo tanto, presentan dificultades para generar mallas a partir de datos de imágenes 3D.

Generación de mallas a partir de datos de imágenes 3D

La generación de mallas a partir de datos de imágenes 3D presenta una serie de desafíos, pero también oportunidades únicas para ofrecer una descripción geométrica más realista y precisa del dominio computacional. Generalmente existen dos formas de generar mallas a partir de datos de imágenes 3D:

Enfoque basado en CAD

La mayoría de los enfoques utilizados hasta la fecha siguen la ruta tradicional de CAD mediante un paso intermedio de reconstrucción de superficie, seguido de un algoritmo de mallado tradicional basado en CAD. [ 1 ] Los enfoques basados ​​en CAD utilizan los datos de escaneo para definir la superficie del dominio y luego crean elementos dentro de este límite definido. Aunque ahora se dispone de algoritmos razonablemente robustos, estas técnicas suelen ser lentas y prácticamente inviables para las topologías complejas típicas de los datos de imagen. Tampoco permiten fácilmente el mallado de más de un dominio, ya que las múltiples superficies suelen ser discordantes, con huecos o superposiciones en las interfaces donde se encuentran una o más estructuras. [ 2 ]

Enfoque basado en imágenes

Este enfoque es la forma más directa, ya que combina las etapas de detección geométrica y creación de malla en un solo proceso, lo que ofrece un resultado más robusto y preciso que el mallado a partir de datos de superficie. Se han propuesto técnicas de conversión de vóxeles que proporcionan mallas con elementos de ladrillo [ 3 ] y con elementos tetraédricos [ 4 ] . Otro enfoque genera elementos tetraédricos 3D en todo el volumen del dominio, creando así la malla directamente con superficies multiparte conformes [ 5 ] .

Generando un modelo

Los pasos que intervienen en la generación de modelos basados ​​en datos de imágenes 3D son:

Procesamiento de escaneo e imágenes

Se puede utilizar una amplia gama de herramientas de procesamiento de imágenes para generar modelos de alta precisión basados ​​en datos de modalidades de imágenes 3D, como resonancia magnética (RM), tomografía computarizada (TC), microtomografía computarizada (micro-TC) y ultrasonido. Entre las características de particular interés se incluyen:

Generación de mallas de volumen y superficie

La técnica de mallado basada en imágenes permite la generación sencilla de mallas a partir de datos 3D segmentados. Entre las características de particular interés se incluyen:

  • Mallado multiparte (malla cualquier número de estructuras simultáneamente)
  • Funciones de mapeo para aplicar propiedades de materiales basadas en la intensidad de la señal (por ejemplo, del módulo de Young a la escala de Hounsfield ).
  • Suavizado de mallas (por ejemplo, preservación topológica de datos para garantizar la preservación de la conectividad y suavizado neutro del volumen para evitar la contracción de las envolturas convexas).
  • Exportar a códigos FEA y CFD para su análisis (por ejemplo, conjuntos de nodos, elementos de lámina, propiedades del material, superficies de contacto, capas límite, entradas/salidas).

Uso típico

Véase también

Referencias

  1. ↑ Viceconti et al, 1998. TRI2SOLID: una aplicación de métodos de ingeniería inversa para la creación de modelos CAD de segmentos óseos. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 56, 211–220.
  2. ↑ Young et al, 2008. Un enfoque eficiente para convertir datos de imágenes 3D en modelos computacionales de alta precisión. Philosophical Transactions of the Royal Society A , 366, 3155 – 3173.
  3. ↑ Fyhrie et al, 1993. Distribución de probabilidad de las deformaciones a nivel trabecular en el hueso esponjoso vertebral. Actas de la 39.ª Reunión Anual de la Sociedad de Investigación Ortopédica, San Francisco.
  4. ↑ Frey et al, 1994. Generación de malla totalmente automática para dominios 3D basada en conjuntos de vóxeles. International Journal of Methods in Engineering , 37, 2735–2753.
  5. ↑ Young et al, 2008. Un enfoque eficiente para convertir datos de imágenes 3D en modelos computacionales de alta precisión. Philosophical Transactions of the Royal Society A , 366, 3155 – 3173.
  • Bibliotecas comerciales de C++ de Computing-Objects para la generación de mallas y el cálculo de elementos finitos.
  • Software comercial de creación de mallas basado en imágenes ScanIP : www.simpleware.com
  • Mimics, software de ingeniería basado en imágenes 3D para FEA y CFD en datos anatómicos: sitio web de Mimics. Archivado el 12 de febrero de 2011 en Wayback Machine.
  • Grupo de Google sobre modelado basado en imágenes:
  • Herramientas de mallado basadas en imágenes 3D de Avizo Software para CFD y FEA
  • iso2mesh: un generador gratuito de mallas volumétricas y de superficie 3D para matlab/octave
  • OOF3D , análisis de elementos finitos orientado a objetos del NIST
  • VGSTUDIO MAX , software comercial de análisis de tomografía computarizada para la industria. Ofrecen un módulo adicional para la generación de mallas mediante el método de elementos finitos (FEM).