| Title: | Non-planar Surface Shape Reconstruction from a Point Cloud in the Context of Muscles Attachments Estimation |
| Other Titles: | Odhad neplanární rekonstrukce tvaru povrchu z množiny bodů v kontextu svalových úponů |
| Authors: | Kohout, Josef Červenka, Martin |
| Citation: | KOHOUT, J. ČERVENKA, M. Non-planar Surface Shape Reconstruction from a Point Cloud in the Context of Muscles Attachments Estimation. In Proceedings of the 17th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - (Volume 1). Setúbal: ScitePress, 2022. s. 236-243. ISBN: 978-989-758-555-5 , ISSN: 2184-4321 |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | ScitePress |
| Document type: | konferenční příspěvek ConferenceObject |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/51642 |
| ISBN: | 978-989-758-555-5 |
| ISSN: | 2184-4321 |
| Keywords: | rekonstrukce tvaru;množina bodů;multidimenzionální roztažení|odhad svalových úponů;rychlé procházení pole vzdáleností |
| Keywords in different language: | Shape Reconstruction;Point Cloud;ltidimensional Scaling;le Attachments Estimation;Fast Marching;alar Distance Field. |
| Abstract: | Znalost úponových oblastní svalů na kosti je základem modelování kosterněsvalového aparátu. Úpon je obvykle reprezentován body (ve 3D) získanými ručním digitalizačním systémem během disekce. Přestože tato reprezentace dostačuje pro většinu účelů, komplexnější kosterněsvalové modely běžně vyžadují reprezentaci úponu povrchem nebo alespoň uzavřenou okrajovou křivkou. Z tohoto důvodu v tomto textu navrhujeme přístup automatické rekonstrukce tvaru z dané množiny bodů. Přístup je založen na extrakce izokontury ze skalárního pole geodetických vzdáleností spojující páry bodů (ze vstupní množiny) dle state-of-the-art algoritmu pro rekonstrukci 2D křivek za použití promítnutí 3D bodů do 2D prostoru. Prozkoumali jsme výkonnost 15 již existujících algoritmů s veřejnou implementací na TLEM 2.0 úponových datech. Nejlepších výsledků dosáhl algoritmus lenz s pouze jedním neakceptovatelným výsledkem, kde byla použita standardní „best-fit“ projekce na plochu pro transformaci z 3D do 2D. Druhý nejlepší algoritmus byl α-shape se třemi neakceptovatelnými výsledky. Zde bylo použito techniky multidimenzionální změny měřítka. |
| Abstract in different language: | Knowledge of muscle attachments on bones is essential for musculoskeletal modelling. A muscle attachment is often represented by points (in 3D) obtained by a manual digitisation system during dissection. Although this representation suffices for many purposes, sophisticated musculoskeletal models commonly require representing a muscle attachment by a surface patch or at least by a closed boundary curve. In this paper, therefore, we propose an approach to automatic shape reconstruction from such point sets. It is based on iso-contour extraction from a scalar field of distances to geodetics connecting the pairs of points (from the input set) as identified by a state-of-the-art algorithm for 2D curve reconstruction running on the input points transformed to 2D. We investigated the performance of 15 existing state-of-the-art algorithms with public implementations on the TLEM 2.0 data set of muscle attachments. The best results were obtained for the lenz algorithm with just one unacceptable reconstruction when standard projection onto a best-fit plane was used to transform the input 3D points to 2D. The second algorithm was α-shape with three unacceptable reconstructions, whereas in this case, the multidimensional scaling technique was exploited to transform the points. |
| Rights: | © Scitepress |
| Appears in Collections: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KIV) OBD |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| Červenka, Kohout Grapp_clanek.pdf | 10,83 MB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/51642Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.