Phân Tích Ba Chiều Dữ Liệu Tomography X-Ray Có Độ Phân Giải Cao Với Morpho+

Microscopy and Microanalysis - Tập 17 Số 2 - Trang 252-263 - 2011
Loes Brabant1, Jelle Vlassenbroeck2, Yoni De Witte3, Veerle Cnudde3, Matthieu Boone3, Jan Dewanckele3, Luc Van Hoorebeke3
1Department of Physics & Astronomy, Ghent University, Proeftuinstraat 86, B-9000, Ghent, Belgium
2inCT, IIC UGent, Technologiepark 3, B-9052 Ghent, Belgium
3Ghent University

Tóm tắt

Tóm tắt

Phân tích ba chiều (3D) là một công cụ thiết yếu để thu được các kết quả định lượng từ các bộ dữ liệu 3D. Đã có những tiến bộ đáng kể trong các kỹ thuật hình ảnh 3D, dẫn đến nhu cầu ngày càng tăng về các gói phân tích linh hoạt hơn, đầy đủ hơn với các thuật toán tiên tiến. Tại Trung tâm Tomography X-ray của Đại học Ghent (UGCT), nghiên cứu đang được tiến hành để cải thiện cả phần cứng và phần mềm cho công nghệ cộng hưởng từ X-ray (CT) có độ phân giải cao. UGCT hợp tác với các nhóm nghiên cứu từ các lĩnh vực khác nhau, mỗi nhóm có nhu cầu cụ thể. Để đáp ứng các yêu cầu này, gói phần mềm phân tích Morpho+ đã được phát triển nội bộ. Morpho+ chứa một tập hợp rộng rãi các thao tác 3D hiệu suất cao để thu được phân đoạn đối tượng, tách rời và định tham số (hướng, độ mở tối đa, đường kính tương đương, hình cầu, kết nối, v.v.), hoặc để trích xuất một đại diện hình học 3D (lưới bề mặt hoặc khung xương) cho mô hình hóa tiếp theo. Các thuật toán này có thời gian xử lý tương đối ngắn khi phân tích các tập dữ liệu lớn. Ngoài ra, Morpho+ được trang bị một giao diện người dùng tương tác và trực quan, trong đó kết quả được hiển thị. Gói phần mềm cho phép các nhà khoa học từ các lĩnh vực khác nhau thu được các kết quả định lượng cần thiết khi áp dụng công nghệ CT X-ray có độ phân giải cao như một công cụ nghiên cứu để điều tra không phá hủy cấu trúc vi mô của các vật liệu.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

10.1016/j.ejpb.2009.06.010

10.1016/S0010-4485(00)00146-9

10.1130/GES00176.1

10.1016/j.cageo.2007.10.006

10.1515/hf.2010.090

Rosenfeld, 1966, Sequential operations in digital picture processing, J ACM, 13, 471, 10.1145/321356.321357

10.1111/j.1365-3091.2009.01119.x

Mandelbrot, 1982, The Fractal Geometry of Nature

10.1109/34.87344

10.1103/PhysRevE.63.031112

Havimo, 2009, Tracheid cross-sectional dimensions in Scots pine (Pinus sylvestris)—Distributions and comparison with Norway spruce (Picea abies), Silv Fen, 43, 681

10.1109/TVCG.2007.1002

10.1016/j.matchar.2004.08.011

10.1029/95JB03039

10.1016/j.tplants.2010.05.002

10.1016/j.nima.2010.02.063

Van den Bulcke, 2009, X-ray tomography as a tool for detailed anatomical analysis, Ann For Sci, 5, 1

10.1016/j.nima.2007.05.099

10.1039/b706654f

10.1016/j.imavis.2004.06.012

Dewanckele, 2009, Integration of X-ray micro tomography and fluorescence for applications on natural building stones, J Phys: Conf Ser, 186, 012082

Tomasi C. & Manduchi R. (1998). Bilateral filtering for gray and color images. In Proceedings of IEEE 6th International Conference on Computer Vision, India, pp. 836–846. New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers.

10.1103/PhysRevA.42.1869

10.1016/j.jpaa.2006.05.023

10.1016/j.nima.2007.05.073

10.1046/j.1365-2818.1997.1340694.x

10.1117/12.452833

Knuth, 1997, Art of Computer Programming, Volume 1: Fundamental Algorithms (Third Edition)

10.1007/978-3-662-03939-7

Lin, 2008, Proceedings of IEEE International Conference on Electronics and Applications, 1543

Kak, 1988, Principles of Computerize Tomographic Imaging

10.1007/978-3-642-00290-8_3

10.1130/GES00001.1

Cnudde, 2009, Multi-disciplinary characterisation of a sandstone surface crust, Sci Total Environ, 407, 5417, 10.1016/j.scitotenv.2009.06.040

10.1109/34.689306

10.1017/S1431927609990419

10.1109/TSMC.1979.4310076