コギト・エルゴ・スム :)

MRIデータから作られていますが、実際にはかなり粗かったです(表面再構築の写真を見てください)。
それでも、うまくいく。私は思う :)

やがて、知識を得ることもできるよね :)
私はこうやってやったんだ：
私はスライス厚さ7 mmのMRIデータを使用しています。もっと薄くした方がいいのですが、自宅でそれしか手に入れられませんでした。使用したデータは「暗い流体」シーケンスで、メーカーでは「FLAIR」と呼ばれています。このシーケンスの利点は、ニックネームの「暗い流体」が示すように、水が暗く表示されることです。骨や皮膚などの構造は暗い灰色ですが、脳の組織は明
そのため、脳表面のセグメンテーションはかなり簡単にできます。この場合、InVesaliusを使用してこれを行っています。そこから得たSTLファイルは、Meshlabでクリーンアップされ、スムーズに処理されます(「Taubin Smooth」を使用したと思います)。最後に、その結果はNetfabbを使用して修復されました。
脳の一部がスキャンで見えなかったにもかかわらず、エーペックスリージョンが最高の結果を出しました;)。
スキャンの下部の切片には、いくつかのアーティファクトが見え、頭蓋骨の基部や血管などの構造が含まれていますが、これらは3Dデータに表示され、手動で削除する必要があります。それでも、いいと思います。
より高い解像度のデータを取得しなければならない :)
CTデータではそれが可能ですが、脳のセグメンテーションには多くの作業が必要で、結果はあまり良くないです ;)