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※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
1 スコープ
このドキュメントには、医療用付加製造 (MAM) 用に最適化されたデータの作成が含まれています。これらのデータは、磁気共鳴画像法 (MRI)、コンピューター断層撮影法 (CT) などの静的モダリティから生成されます。このドキュメントでは、改善された医用画像データ、医用画像データ取得処理、および実際の人間と動物のデータに基づいた正確な固体医療モデルの最適化アプローチについて説明します。
ソリッド医療モデルは、通常、医療画像システムから出力された 2D 画像を積み重ねて作成されます。最終的なモデルの精度は、元の画像データの解像度と精度によって異なります。精度に影響を与える主な要因は、画像の解像度、画像ノイズの量、関心のある組織間のコントラスト、およびイメージング システムに固有のアーティファクトです。
1 Scope
This document includes the creation of optimized data for medical additive manufacturing (MAM). These data are generated from static modalities, such as magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography (CT). This document addresses improved medical image data, and medical image data acquisition processing and optimization approaches for accurate solid medical models, based on real human and animal data.
Solid medical models are generally created from stacked 2D images output from medical imaging systems. The accuracy of the final model depends on the resolution and accuracy of the original image data. The main factors influencing accuracy are the resolution of the image, the amount of image noise, the contrast between the tissues of interest and artefacts inherent in the imaging system.