Category: Amira

在Amira的影像分割圈選編輯器中，利用群域增長的方式，即可得到立即得到如下的氣管結構。使用Skeleton模組的中心線演算功能，計算出支氣管中心線後，可再依據分支狀況，進一步運算得到其為第n級支氣管如下圖示。

除了上述的運算，感謝Amira的圓柱相關性演算功能，細小的微支氣管，也可以根據設定的管徑，運算得到肺節支氣管(Segmental Bronchi)。

有了較全面的支氣管網絡數位模型，可進一步計算氣管與各支氣管的距離，讓醫療團隊在做術前評估時可有更具體的觀念。

微細血管、絲狀構造或是薄殼結構在重建為曲面網格時，常因為重建的結構太細或太薄，運算後常遺失細微的結構。

Amira/Avizo中提供完整的操作功能選項，用戶可以根據不同的情況選擇最適合的平滑方式，進而得到理想的結果。例如，我們可以先重建所有血管後再針對曲面網格進行平滑，進而保留大部份的資料數據。

也可以使用中心線演算模組，計算出血管中心線位置及粗細，再依管徑數值輸出模型！

透過Amira/Avizo完整的影像處理模組，任何細微結構都可獲得保留，於三維列印時完整呈現。

在臨床實際的應用，許多案例常需要借重不同的儀器設備進行拍攝，以取得最佳的訊息；或是在不同時間拍攝，來了解相關病徵的進展，這些情況下，都會同時有多組影像資料需要進行比對。

在Amira/Avizo中，我們提供完整的影像校準對位，包含標記點對位校準、曲面網格
對位 點校準、影像共同資訊校準對位，無論任何一種資料數據，只要能匯入，都能找到最佳的功能模組，將兩組不同座標影像運算至相同座標位置以便比對。

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對位校準後的影像，透過重新切面運算產生相同尺寸影像後，在影像圈選工作室(Image Segmentation)即可自由切換，例如腫瘤在MRI中較容易辨識，我們就可以在MRI影像中圈選腫瘤；骨骼在CT中較容易辨識，我們就可以在CT影像中圈選骨頭，如此就能快速精確完成整個案例模型的製作與評估。

肺臟內的血管關係錯綜複雜，過去要分辨動靜脈血管常需要花費相當多的時間與精力。現在，您只要在Amira中透過幾個簡單的步驟，就可以快速、準確完成整個肺臟血管的分割。

Amira提供進階完整的影像處理與分析模組，透過這些模組不同程序的組合，即可自動為特定器官組織完成影像分割。

例如透過以下步驟，我們即可自動計算產生肺臟模型及其中微細血管。

在新版本的Amira/Avizo，我們新增了Recipe Workroom，用戶可將上述的步驟轉存為Recipe，在下次更改不同的影像都可以快速完成分割。

更複雜的工作流程，都可一鍵轉換為Recipe，除了保留分析各種影像的強彈性，也加快用戶重複處理類似影像所需的時間。

電腦斷層影像針對未端微細血管常因為訊號太弱，很能正確圈選分割。因此大部份都只能取得主幹血管影像。

透過Amira最新的管狀構造影像強化技術，可根據自訂尺寸管徑，尋找可能為血管分支的影像，將所有細微血管進一步圈選標記。

有了上述分支數據的基礎，我們可以進一步運算其延伸至完整腎臟區域的分區與分部，讓相關人員更清楚了解血管配送的可能區域與路徑。

『影像分割圈選(Image Segmentation』是醫學影像處理中極為關鍵的一個步驟。

無論影像物件之幾何數據量測，三維曲面網格重建輸出打印或其他影像量化分析等程序，皆需先完成影像分割圈選。若無合適的工具軟體，影像分割圈選常費時耗力。舉例來說，一組兩三百張的影像，若採用逐張選取判斷，欲完成單一材料分割，常需一小時以上。而在影像拍攝設備不斷推陳出新，影像解析度與精細度越來越高，需處理的影像可能多達數千張以上，影像資料也可能高至數億位元組(GB)。此時，領先群倫的Amira/Avizo分水嶺演算技術，讓您輕鬆、快速且準確地完成這些繁瑣卻必要的流程。

簡單3步驟完快速準確完成影像分割：

透過上述三個簡單的步驟，不同操作員在不同時間，都可以完成相同的圈選結果，Amira對於醫學影像圈選，是不可或缺的工具！

Avizo與amira全新的曲面數據量測編輯器 (Surface Path Editor)，提供了曲面上曲線運算功能，將以往複雜的曲面數據量測分析簡單化。

使用者只需要在曲面上選取固定的標記點，程式會根據選用的演算法，在曲面找出路徑，除了可以計算該路徑長度，更可將路徑產生封閉的曲面，計算該曲面面積與標定之路徑長。

範例展示 

生物醫學影像
如下圖示，我們在兩眼眼窩內側及鼻孔兩側共定義四點，即可計算產生下圖紅線，並進一步裁切下我們自訂的區域，輸出並進行運算。

工業模型分析
工業的引擎曲面網格，一樣只需簡單定義座標點，即可裁切需要的曲面。