Új szimulációval egy műkézben reménykedek

Új szimulációval egy műkézben reménykedek

Az emberi kéz a test egyik legcsodálatosabb és legbonyolultabb része, amely szükség esetén nyers erőt és finom manipulációt is képes kifejteni. A több évtizedes kutatás ellenére a tudósok keveset tudnak a mögöttes szerkezetről és arról, hogy az izmok és inak hogyan mozgatják a kéz csontjait egymáshoz képest. A valódi kéz felépítésének ismerete nélkül szinte lehetetlen olyan modellt építeni, amely megismétli annak anatómiáját és mozgásait. A bennfentes információ hiánya miatt az emberi kéz munkájának számítógépes szimulációja az egyik legnehezebb probléma a számítógépes grafika és különösen az animáció világában.

belushi | Shutterstock

Most ezt mondja egy új tanulmányKézi modellezés és szimuláció stabilizált mágneses rezonancia képalkotássalAz ACM SIGGRAPH egy olyan szimulációt mutat be, amely nemcsak a bőrt, hanem az izmokat, csontokat, inakat és ízületeket is magában foglalja.

A kéz nagyon bonyolult, de e munka előtt senki sem alkotott pontos számítási modellt arra vonatkozóan, hogy a kéz anatómiai struktúrái hogyan mozognak ténylegesen, amikor artikulálják.”

Jernej Barbic kutató

A szakszerűen részletezett modell elősegítheti a mesterséges kéz fejlesztését, és kulcsfontosságú lehet az orvos- és paramedicinális hallgatók új generációjának képzésében, robotkezek építésében és szimulációkban a virtuális valóság képzési modelljeihez és játékokhoz.

Hogyan csinálták

Az első lépés egy számítógépes animációs szakértőkből és a fizikai valóságon alapuló szimulációk készítésében jártasakból, valamint radiológusokból és más anatómiai szakemberekből álló csapat létrehozása volt.

A következő kihívás az volt, hogy megtaláljuk a megfelelő képalkotó módszert, amely szisztematikusan rögzíti a kéz anatómiájának részleteit a mozgás minden lépésénél. Az MRI-vizsgálatok rengeteg részletes információt nyújtanak a kéz anatómiájáról, de megkövetelik, hogy a kéz minden pózban körülbelül 10 percig teljesen mozdulatlan maradjon – ami nem reálisan megvalósítható.

Barbic azt mondja:"Gyakorlatilag lehetetlen 10 percig stabilan tartani a kezét egy fix helyzetben. Az öklét könnyebb mozdulatlanul tartani, de próbálja meg félig összecsukni a kezét, és azt tapasztalja, hogy körülbelül egy-két perc múlva elkezd remegni. Nem tudod mozdulatlanul tartani 10 percig."

Támogatási űrlap készítése

Ezért ennek elérése érdekében a speciális effektusok területéről származó anyagok felhasználásával olyan gyártási folyamatot állítottak fel, amely minden pózban stabilan tartja a kezet. A lifecasting során először az emberi formát alakítják ki, majd műanyag, szilikon vagy más anyagok felhasználásával újraépítik. Barbic egy vizuális effektusok boltjában talált egy olcsó és könnyen elérhető eszközt emberi kéz klónozására. Barbic ezt mondja a leletről: „Ez volt az aha pillanat.”

A harmadik lépés az ábrázolni kívánt kéz műanyag öntvényének elkészítése volt, amelyen minden apró részlet látható volt, beleértve a pórusokat és a bőr felszínén lévő apró vonalakat is. Elasztikus gumianyagból öntött életet építettek, létrehozva egy 3D negatív öntőformát, amely ergonómiailag a kívánt pozícióban tartja a valódi kezet, ameddig az MRI-vizsgálat elvégzéséhez szükséges. Most 10 perces szkennelések készültek a kézről eltérő helyzetben egy férfi és egy női modellen. Összesen 120 szkennelés történt.

A csontmozgások megértése

A tudósok minden póznál az egész kezet egyenlő szegmensekre vágták, úgynevezett csonthálókra, az animátor összekapcsolt csúcsaiból és háromszögeiből álló hálózatnak megfelelően. Ezek segítenek megmutatni, hogy az egyes csontok hogyan változtatták helyzetüket az egyes pózokban. Végül a tudósok le tudták írni a mozgásszervi rendszer pontos működését minden kézhelyzetben. Ez alapvető volt egy precíz csontgraft létrehozásához, amely interpolatív és extrapolatív MRI-alapú adatokon alapul az összes csonthálózatra vonatkozóan.

Mozgó animáció készítése

Ez vezetett az utolsó lépéshez: egy mozgásszimuláció megalkotásához, amely lehetővé teszi bármely lehetséges kéztartás modellezését a mögöttes csontváz mozgási adatok felhasználásával, beleértve az egyes csontok összetett forgását és transzlációját a különböző típusú kézmozgások során.

A lágyszövet-szimulációt ezután a FEM (Finite Element Method) nevű módszerrel hozták létre, hogy beépítsék a kéz izmainak, inaknak és a kapcsolódó zsírszöveteknek a csontváz mozgásától elvárt mozgását. Olyan módosításokat vezettek be, amelyek lehetővé teszik a bőrredők és ráncok stabil és hű ábrázolását az ízületi mozgások során. Végül hozzáadták a felület részleteit, ami egy simán mozgó animált kézben tetőzött, amely bármilyen pozíciót fel tud venni, még azt is, amely nem az eredeti készlet része.

Ennek a szimulációnak az értéke

A munka természetesen rendkívül értékes lesz azok számára, akik számítógépes játékokat és filmeket terveznek és gyártanak számítógéppel generált képanyag (CGI) alapján.

Ez a jelenleg elérhető legpontosabb kézanimációs modell, és az első, amely a kézfelület jellemzőinek lézeres szkennelését kombinálja egy MRI-n alapuló csontmanipulációs modellel.” Barbic hozzáteszi: "A kéz belső anatómiájának mozgásának megértése megnyitja az ajtót a biológiailag ihletett robotkezek előtt, amelyek valódi kéznek néznek ki és úgy viselkednek."

George Matcuk társkutató

A következő lépésben a kutatók nyilvánosan elérhetővé kívánják tenni MRI-adataikat, és további, összesen tíz modellen rögzített pózokat kívánnak hozzáadni három év alatt. Ez segít az emberi kéz szimulálásában és végső soron újrateremtésében. Használható orvostanhallgatók eléréséhez is, akiknek meg kell érteniük a kéz mozgását és szerkezetét. Matcuk szerint"Miközben finomítjuk ezt a munkát, úgy gondolom, hogy ez kiváló oktatási eszköz lehet a tanítványaim és más orvosaim számára, akiknek meg kell érteniük a kéz összetett anatómiáját és biomechanikáját."

A csapat emellett szeretné javítani a modell izom- és ínmozgásokra való érzékenységét, hogy valós időben tudjon reagálni a tényleges mozgásokra, szemben a jelenlegi egyórás számítási folyamattal egy percnyi szimulációhoz. Célja, hogy a szimuláció minőségének romlása nélkül növelje az adatlehívás és adatszámítás sebességét.

Források: