Toivon keinotekoista kättä uudella simulaatiolla

Toivon keinotekoista kättä uudella simulaatiolla

Ihmisen käsi on yksi hämmästyttävimmistä ja monimutkaisimmista kehon osista, joka pystyy tarvittaessa käyttämään sekä raakaa voimaa että herkkää manipulointia. Huolimatta vuosikymmeniä kestäneestä tutkimuksesta tiedemiehet tietävät vähän taustalla olevasta rakenteesta ja siitä, kuinka lihakset ja jänteet liikuttavat käden monia luita suhteessa toisiinsa. Tietämättä kuinka todellinen käsi on rakennettu, on lähes mahdotonta rakentaa mallia, joka toistaa sen anatomian ja liikkeet. Tämän sisäpiiritiedon puutteen vuoksi ihmisen käden työstä tietokonesimuloinnin tekeminen on yksi vaikeimmista ongelmista erityisesti tietokonegrafiikan ja animaation maailmassa.

belushi | Shutterstock

Näin sanoo uusi tutkimusKäsimallinnus ja simulointi stabiloidulla magneettikuvauksellaraportoitu ACM SIGGRAPH näyttää simulaation, joka sisältää paitsi ihon myös lihakset, luut, jänteet ja nivelet.

Käsi on hyvin monimutkainen, mutta ennen tätä työtä kukaan ei ollut luonut tarkkaa laskennallista mallia siitä, kuinka käden sisällä olevat anatomiset rakenteet todella liikkuvat, kun se on nivelletty.

Tutkija Jernej Barbic

Asiantuntevasti yksityiskohtainen malli voisi edistää keinokäden kehitystä ja olla myös ratkaisevan tärkeä uuden sukupolven lääketieteen ja sairaanhoitajaopiskelijoiden kouluttamisessa, robottikäsien rakentamisessa ja virtuaalitodellisuuden harjoitusmalleissa ja peleissä simulaatioissa.

Kuinka he tekivät sen

Ensimmäinen askel oli luoda ryhmä tietokoneanimaatioasiantuntijoita ja fyysiseen todellisuuteen perustuvien simulaatioiden luomiseen perehtyneitä henkilöitä sekä radiologeja ja muita anatomisia asiantuntijoita.

Seuraava haaste oli löytää oikea kuvantamismenetelmä, joka voisi järjestelmällisesti kaapata käden anatomian yksityiskohtia sen jokaisessa liikkeen vaiheessa. MRI-skannaukset tarjoavat runsaasti yksityiskohtaista tietoa käden anatomiasta, mutta edellyttävät, että käsi pysyy täysin liikkumattomana kussakin asennossa noin 10 minuutin ajan - mikä ei ole realistista.

Barbic sanoo:"Kättä on käytännössä mahdotonta pitää kiinteässä asennossa 10 minuuttia. Nyrkki on helpompi pitää paikallaan, mutta kokeile sulkea kätesi puoliksi, niin huomaat, että noin minuutin tai kahden kuluttua alat täristä. Et voi pitää sitä paikallaan 10 minuuttia."

Tukilomakkeen tekeminen

Tämän saavuttamiseksi he perustivat tuotantoprosessin, joka pitää käden vakaana kussakin asennossa käyttämällä erikoistehostealan materiaaleja. Lifecastingissa ihmisen muoto muodostetaan ensin ja rakennetaan sitten uudelleen muovista, silikonista tai muista materiaaleista. Barbic löysi halvan ja helposti saatavilla olevan työkalun ihmisen käden kloonaamiseen visuaalisten tehosteiden kaupasta. Barbic sanoo löydöstään: "Se oli aha-hetki."

Kolmas askel oli luoda kädestä muovinen valssi, jonka he halusivat kuvata ja joka näyttää pienimmätkin yksityiskohdat, mukaan lukien ihon pinnan huokoset ja pienet viivat. He rakensivat elastisesta kumimateriaalista valetun elimen, joka loi 3D-negatiivisen muotin, joka pystyi ergonomisesti pitämään oikean käden vaaditussa asennossa niin kauan kuin kesti magneettikuvauksen suorittamiseen. Nyt 10 minuutin skannaukset kädestä otettiin eri asennossa mies- ja naismallilla. Skannauksia tehtiin yhteensä 120.

Luun liikkeiden ymmärtäminen

Jokaista asentoa varten tutkijat leikkaavat koko käden yhtä suureksi osaksi, joita kutsutaan luuverkoiksi, animaattorin yhdistettyjen pisteiden ja kolmioiden verkoston mukaan. Nämä auttavat osoittamaan, kuinka yksittäiset luut muuttivat paikkaa kussakin asennossa. Lopulta tutkijat pystyivät kuvailemaan tarkan tuki- ja liikuntaelimistön toiminnassa jokaisessa käden asennossa. Tämä oli olennaista tarkan luusiirteen luomiseksi, joka perustuu interpolatiivisiin ja ekstrapolatiivisiin MRI-pohjaisiin tietoihin kaikista luuverkostoista.

Liikkuvan animaation luominen

Tämä johti viimeiseen vaiheeseen: liikesimuloinnin rakentamiseen, joka mahdollistaa minkä tahansa mahdollisen käden asennon mallintamisen taustalla olevien luuston liiketietojen avulla, mukaan lukien monimutkaiset kierrokset ja yksittäisten luiden käännökset erilaisten käsien liikkeiden aikana.

Pehmytkudossimulaatio luotiin sitten käyttämällä menetelmää nimeltä FEM (finite Element Method), joka sisällyttää käden lihasten, jänteiden ja niihin liittyvän rasvakudoksen lasketun liikkeen luuston liikkeestä odotetulla tavalla. He esittelivät modifikaatioita, jotka mahdollistavat vakaan ja uskollisen esityksen ihopoimuista ja ryppyistä nivelliikkeiden aikana. Lopuksi he lisäsivät pintayksityiskohtia, mikä huipentui sujuvasti liikkuvaan animoituun käteen, joka voi ottaa minkä tahansa asennon, jopa sellaisen, joka ei ole osa alkuperäistä sarjaa.

Tämän simulaation arvo

Tietysti työ on erittäin arvokasta niille, jotka suunnittelevat ja valmistavat tietokonepelejä ja tietokoneella luotuihin kuviin (CGI) perustuvia elokuvia.

Tämä on tällä hetkellä tarkin saatavilla oleva käsianimaatiomalli ja ensimmäinen, joka yhdistää käsien pinnan piirteiden laserskannauksen taustalla olevaan magneettikuvaukseen perustuvaan luumanipulaatiomalliin. Barbic lisää: "Käden sisäisen anatomian liikkeen ymmärtäminen avaa oven biologisesti inspiroituneille robottikäsille, jotka näyttävät ja käyttäytyvät oikeilta käsiltä."

Tutkija George Matcuk

Seuraavassa vaiheessa tutkijat haluavat tuoda MRI-tietonsa julkisesti saataville ja lisätä useita asentoja, jotka on tallennettu yhteensä kymmenellä mallilla kolmen vuoden aikana. Tämä auttaa simuloimaan ja lopulta luomaan uudelleen ihmiskäden. Sitä voitaisiin käyttää myös sellaisten lääketieteen opiskelijoiden tavoittamiseen, joiden on ymmärrettävä, miten käsi liikkuu ja sen rakenne. Matcukin mukaan"Kun jalostamme tätä työtä, uskon, että tämä voisi olla erinomainen opetusväline opiskelijoilleni ja muille lääkäreille, jotka tarvitsevat ymmärrystä käden monimutkaisesta anatomiasta ja biomekaniikasta."

Tiimi haluaa myös parantaa mallin herkkyyttä lihasten ja jänteiden liikkeille, jotta se pystyy reagoimaan todellisiin liikkeisiin reaaliajassa, toisin kuin nykyisessä tunnin mittaisessa laskentaprosessissa minuutin mittaisessa simulaatiossa. Sen tavoitteena on nopeuttaa tiedonhakua ja tietojen laskemista simulaation laadusta tinkimättä.

Lähteet: