Jeg håper på en kunstig hånd med en ny simulering

Jeg håper på en kunstig hånd med en ny simulering

Den menneskelige hånden er en av de mest fantastiske og kompliserte delene av kroppen, i stand til å utøve både rå kraft og delikat manipulasjon etter behov. Til tross for flere tiår med forskning, vet forskerne lite om den underliggende strukturen og hvordan musklene og senene jobber for å bevege håndens mange bein i forhold til hverandre. Uten å vite hvordan en ekte hånd er konstruert, er det nesten umulig å bygge en modell som gjenskaper dens anatomi og bevegelser. Denne mangelen på innsideinformasjon er grunnen til at det å lage en datasimulering av arbeidet til en menneskelig hånd er et av de vanskeligste problemene i verden av datagrafikk og animasjon spesielt.

belushi | Shutterstock

Nå sier det en ny studieHåndmodellering og simulering ved hjelp av stabilisert magnetisk resonansavbildningrapportert på ACM SIGGRAPH viser en simulering som inkluderer ikke bare huden, men også muskler, bein, sener og ledd.

Hånden er veldig komplisert, men før dette arbeidet hadde ingen laget en nøyaktig beregningsmodell av hvordan anatomiske strukturer inne i hånden faktisk beveger seg når den artikuleres."

Forsker Jernej Barbic

Den ekspertdetaljerte modellen kan fremme utviklingen av en kunstig hånd og kan også være avgjørende for å trene en ny generasjon medisinske og paramedisinske studenter, bygge robothender og simuleringer for treningsmodeller og spill for virtuell virkelighet.

Hvordan de gjorde det

Det første trinnet var å lage et team av dataanimasjonseksperter og de som var dyktige i å lage simuleringer basert på fysisk virkelighet, samt radiologer og andre anatomiske spesialister.

Den neste utfordringen var å finne den riktige avbildningsmetoden som systematisk kunne fange opp detaljer om håndens anatomi ved hvert trinn i dens bevegelse. MR-skanninger gir et vell av detaljert informasjon om håndens anatomi, men krever at hånden forblir helt ubevegelig i hver positur i omtrent 10 minutter – noe som ikke er realistisk oppnåelig.

Barbic sier:"Det er praktisk talt umulig å holde hånden stødig i en fast posisjon i 10 minutter. En knyttneve er lettere å holde i ro, men prøv å lukke hånden halvveis, og du vil oppdage at etter omtrent et minutt eller to begynner du å riste. Du kan ikke holde den i ro i 10 minutter."

Lage et støtteskjema

Derfor, for å oppnå dette, satte de opp en produksjonsprosess for å holde hånden stabil i hver positur, ved å bruke materialer fra spesialeffektfeltet. I lifecasting blir den menneskelige formen først dannet og deretter gjenoppbygd ved hjelp av plast, silikon eller andre materialer. Barbic fant et billig og lett tilgjengelig verktøy for å klone en menneskelig hånd i en visuell effektbutikk. Barbic sier om funnet: "Det var aha-øyeblikket."

Det tredje trinnet var å lage en plastavstøpning av hånden de ønsket å avbilde, og vise hver minste detalj, inkludert porene og de små linjene på overflaten av huden. De bygde et liv støpt av et elastisk gummimateriale, og skapte en 3D negativ form som ergonomisk kunne holde den virkelige hånden i ønsket posisjon så lenge det tok å fullføre MR-skanningen. Nå ble 10-minutters skanninger av hånden tatt i en annen posisjon på en mannlig og en kvinnelig modell. Det var totalt 120 skanninger.

Forstå beinbevegelser

For hver positur kuttet forskerne hele hånden i like segmenter, kalt beinnett, i henhold til animatørens nettverk av sammenkoblede hjørner og trekanter. Disse hjelper til med å vise hvordan individuelle bein endret posisjon i hver positur. Til slutt var forskerne i stand til å beskrive det nøyaktige muskel- og skjelettsystemet i aksjon for hver håndposisjon. Dette var grunnleggende for å lage et presist beintransplantat basert på interpolative og ekstrapolative MR-baserte data for alle beinnettverk.

Lage den bevegelige animasjonen

Dette førte til det siste trinnet: å konstruere en bevegelsessimulering som gjør det mulig å modellere enhver mulig håndstilling ved å bruke de underliggende skjelettbevegelsesdataene, inkludert komplekse rotasjoner og translasjoner av individuelle bein under forskjellige typer håndbevegelser.

Bløtvevssimuleringen ble deretter laget ved hjelp av en metode kalt FEM (Finite Element Method) for å inkludere den beregnede bevegelsen til håndens muskler, sener og tilhørende fettvev som forventet fra skjelettbevegelse. De introduserte modifikasjoner som muliggjør stabil og trofast representasjon av hudfolder og bretter under leddbevegelser. Til slutt la de til overflatedetaljene, og kulminerte i en jevnt bevegelig animert hånd som kan innta hvilken som helst posisjon, selv en som ikke er en del av det originale settet.

Verdien av denne simuleringen

Selvsagt vil arbeidet være ekstremt verdifullt for de som designer og produserer dataspill og filmer basert på datagenerert bilder (CGI).

Dette er for øyeblikket den mest nøyaktige håndanimasjonsmodellen som er tilgjengelig og den første som kombinerer laserskanning av håndflatefunksjoner med en underliggende benmanipulasjonsmodell basert på MR. Barbic legger til, "Å forstå bevegelsen til håndens indre anatomi åpner døren til biologisk inspirerte robothender som ser ut og oppfører seg som ekte hender."

Medforsker George Matcuk

I neste trinn ønsker forskerne å gjøre MR-dataene deres offentlig tilgjengelige og legge til mange flere positurer registrert på totalt ti modeller over en periode på tre år. Dette vil bidra til å simulere og til slutt gjenskape den menneskelige hånden. Den kan også brukes til å nå medisinstudenter som trenger å forstå hvordan hånden beveger seg og dens struktur. I følge Matcuk,"Når vi foredler dette arbeidet, tror jeg dette kan være et utmerket undervisningsverktøy for studentene mine og andre leger som trenger en forståelse av håndens komplekse anatomi og biomekanikk."

Teamet ønsker også å forbedre modellens følsomhet for muskel- og senebevegelser slik at den kan reagere på faktiske bevegelser i sanntid, i motsetning til dagens timelange beregningsprosess for en minuttlang simulering. Målet er å øke hastigheten på datainnhenting og databeregning uten å kompromittere kvaliteten på simuleringen.

Kilder: