FDTM Metodo di mappatura 3d della profondità del tessuto del viso denso per la raccolta di punti dati

Dei ricercatori sviluppano un metodo di mappatura della profondità del tessuto del viso denso per la raccolta di punti dati 3D

Storici, archeologi e antropologi hanno utilizzato la tecnologia 3D molte volte nel corso degli anni per riportare indietro la storia . Ci sono importanti implicazioni per l’antropologia forense che provengono dall’analisi dello spessore del tessuto facciale, soprattutto in termini di creazione di approssimazioni facciali di resti umani non identificati. Negli studi tradizionali di profondità tissutale, i dati sono stati raccolti con una varietà di metodi di campionamento manuale da un numero limitato di punti facciali provenienti da più popolazioni del mondo, prima che gli ultrasuoni si trasferissero con la loro capacità di acquisire dati in vivo in posizione verticale. Ora, i dati 3D da risonanza magnetica e tomografia computerizzata (CT) sono i più diffusi, ma non sono ancora infallibili.

L’associazione tra punti di riferimento dell’osso e della pelle, a prescindere dalla specifica modalità di imaging, in questi tipi di metodi di raccolta dei dati centrati sul punto è spesso poco chiara e inaccurata, anche con l’aiuto della moderna diagnostica per immagini. Secondo un gruppo di ricercatori della Virginia Commonwealth University , che ha esperienza nell’uso della stampa 3D per applicazioni antropologiche , e dell’Arizona State University , finché non siamo in grado di quantificare e stabilire relazioni posizionali coerenti tra punti di riferimento della pelle e dell’osso, indipendentemente dalla direzione della misurazione, non migliorerà.

I ricercatori hanno pubblicato un documento, intitolato ” Strumenti open source per la mappatura della profondità del tessuto del viso (FTDM) dei modelli di tomografia computerizzata “, che spiega il loro metodo per la densa mappatura del fazzoletto facciale (FDTM) che può eliminare diverse fonti di errore metodi manuali di raccolta dei punti, oltre a produrre dati quantitativi per la pelle e le ossa in un formato visivo semplice e interattivo.

Riepilogo dei passaggi per FTDM: a) svuotamento e pulizia; b) mappatura a pronasale e faccia cropping; c) mappatura e colorazione della profondità del tessuto; d) opzioni di visualizzazione: profilo di qualità, mappe incrementali.
L’abstract recita: “Questo documento descrive gli strumenti per la generazione di mappe di profondità del tessuto facciale denso (FTDM) utilizzando le scansioni CT del capo deidentificate dei moderni americani dal repository pubblico, The Cancer Imaging Archives (TCIA) e il programma open source MeshLab. Le scansioni CT di 43 femmine e 63 maschi TCIA sono state segmentate e convertite in modelli 3D di cranio e faccia usando Mimics ed esportate come file di stereolitografia (STL). Tutte le successive fasi di elaborazione sono state eseguite in Meshlab. Le teste sono state trasformate in un orientamento comune e sistema di coordinate utilizzando le coordinate di nasion, left orbitale e left e right porion. Gli FTDM densi sono stati generati su gusci frontali scavati e scavati utilizzando il filtro di campionamento Hausdorff. Due nuove nuvole di punti costituite dalle coordinate 3D per cranio e faccia sono state colorate su una scala RGB da 0.0 (rosso) a 40. Valori di profondità di 0 mm (blu) ed esportati come modelli di file in formato poligono (PLY) con valori di profondità del tessuto salvati nel campo “qualità vertice”. Anche gli FTDM sono stati suddivisi in incrementi di 1,0 mm per facilitare la visualizzazione di profondità comuni su tutti i volti. In totale, sono stati generati 112 FTDM per 106 individui. I valori minimi di profondità variavano da 1,2 mm a 3,4 mm, indicando un intervallo comune di profondità iniziali per la maggior parte dei volti indipendentemente dal peso, nonché posizioni comuni per questi valori sopra le ossa nasali, i margini orbitali laterali e la fronte superiore al confine sopraorbitario. Sono state trovate profondità massime nella regione buccale e nel collo, escluso il naso. Gli individui con scansioni multiple a pesi visibilmente differenti presentavano le maggiori differenze all’interno di aree di maggiore profondità come le guance e il collo, con poca o nessuna differenza nelle aree più sottili. Alcuni individui con una minima profondità di tessuto ai margini orbitali laterali e tessuti più spessi sopra le ossa nasali (> 3,0 mm) hanno suggerito la potenziale influenza della morfologia dell’osso nasale sulle profondità del tessuto. Questo studio ha prodotto rappresentazioni visive quantitative del volto e del cranio per la ricerca e l’analisi di approssimazioni facciali forensi che possono essere ulteriormente analizzate o interagite con l’uso di software libero. Gli strumenti presentati possono essere applicati a scansioni CT preesistenti, tradizionali o cono-beam, individui adulti o subadulti, con o senza punti di riferimento, e indipendentemente dall’orientamento della testa, per applicazioni forensi e per studi di variazione facciale e crescita facciale. ” 0 mm) ha suggerito la potenziale influenza della morfologia dell’osso nasale sulle profondità del tessuto. Questo studio ha prodotto rappresentazioni visive quantitative del volto e del cranio per la ricerca e l’analisi di approssimazioni facciali forensi che possono essere ulteriormente analizzate o interagite con l’uso di software libero. Gli strumenti presentati possono essere applicati a scansioni CT preesistenti, tradizionali o cono-beam, individui adulti o subadulti, con o senza punti di riferimento, e indipendentemente dall’orientamento della testa, per applicazioni forensi e per studi di variazione facciale e crescita facciale. ” 0 mm) ha suggerito la potenziale influenza della morfologia dell’osso nasale sulle profondità del tessuto. Questo studio ha prodotto rappresentazioni visive quantitative del volto e del cranio per la ricerca e l’analisi di approssimazioni facciali forensi che possono essere ulteriormente analizzate o interagite con l’uso di software libero. Gli strumenti presentati possono essere applicati a scansioni CT preesistenti, tradizionali o cono-beam, individui adulti o subadulti, con o senza punti di riferimento, e indipendentemente dall’orientamento della testa, per applicazioni forensi e per studi di variazione facciale e crescita facciale. ”
Tre individui con scansioni a pesi visibilmente differenti. La riga superiore contiene la faccia “più pesante”. Gli istogrammi mostrano la distribuzione delle profondità del viso da 0,0 a 40,0 mm di profondità, colorate dal rosso (più sottile) al blu (il più spesso).
Questo metodo è stato in grado di produrre punti di volti e crani basati su relazioni geometriche, in grado di essere replicati, che producono diversi output di dati leggibili. I ricercatori hanno utilizzato FTDM per determinare che cinque persone nel set di dati avevano più scansioni TC che mostravano pesi diversi.

“Questo metodo produce coordinate 3D per i punti di osso e pelle, indipendentemente dall’orientamento della TAC, utilizzando software liberamente disponibile e può essere applicato a qualsiasi modello di testa 3D (purché i modelli di cranio e faccia siano in corretto orientamento anatomico l’uno rispetto all’altro) i modelli generati dalla stessa scansione CT saranno), “hanno scritto i ricercatori. “La pubblicazione di questo metodo e set di strumenti può facilitare la collaborazione tra ricercatori forensi e professionisti per lo sviluppo di un database di riferimento standardizzato e accessibile per l’identificazione craniofacciale.”
Orientamento e sistema di coordinate.
Questo studio fa parte di un più ampio sforzo per utilizzare le scansioni TC di testa de-identificate dal Cancer Imaging Archive (TCIA) per investigare la relazione tra osso e pelle per applicazioni nell’identificazione craniofacciale.

“Indipendentemente dai metodi applicati per raccogliere profondità del tessuto facciale, ci sono sempre stati limiti intrinseci sia alla precisione che alla riproducibilità dei dati, principalmente a causa delle molteplici opportunità di errore dell’osservatore”, hanno scritto i ricercatori.

“Altri gruppi hanno avvertito che la raccolta di dati FSTD di CT ha un numero di potenziali fonti di errore e che molti di quelli possibili dovrebbero essere ridotti al minimo (Caple et al., 2016). Il metodo presentato qui elimina diverse fonti di errore, tra cui l’effetto della posizione della testa e l’identificazione manuale dei punti di riferimento. ”
Questo metodo denso di generazione FTDM consentirà ai ricercatori di generare rapidamente dati fondamentali per le scansioni TC della testa che possono integrare altri metodi di approssimazione facciale.

“Rispetto ad altri sforzi per produrre FTDM densi, il flusso di lavoro qui delineato utilizza strumenti accessibili e open source per generare e interagire con FTDM e produce coordinate dei punti ossei più vicini ai punti della pelle campionati. Tale mappatura consente un approccio più completo alla visualizzazione dei profili di profondità tissutale all’interno di un individuo e tra individui e potenzialmente rivelerà regioni di profondità tissutali più informative per metodi di approssimazione facciale “, hanno concluso i ricercatori.
Ciò potrebbe portare a nuove aree di ricerca nella ricostruzione facciale, dovrebbe aiutare la CMF e altre discipline chirurgiche e dovrebbe portare all’identificazione della persona scomparsa in tutto il mondo.

Co-autori del giornale sono Terrie Simmons-Ehrhardt, Catyana Falsetti, Anthony B. Falsetti e Christopher J. Ehrhardt.

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