摘要: 人体解剖形态和运动过程的数字孪生技术在个性化装备设计及运动仿真领域有着重要的应用价值。为了面向民用领域实现全身解剖对静止形态及运动变形的精准建模，需要解决如何通过日常影像采集手段建立个性化的人体解剖模型，并确保人体内部骨骼、肌肉和... 展开 人体解剖形态和运动过程的数字孪生技术在个性化装备设计及运动仿真领域有着重要的应用价值。为了面向民用领域实现全身解剖对静止形态及运动变形的精准建模，需要解决如何通过日常影像采集手段建立个性化的人体解剖模型，并确保人体内部骨骼、肌肉和内脏器官在运动过程中产生合理变形而不发生形状畸变或相邻解剖结构的几何交叉。本课题致力于基于日常数码照片和视频录像准确重建全身解剖结构的三维形态和物理尺寸，并进一步模拟人体解剖结构真实运动变形。论文的具体工作内容如下： （1）基于数码照片的体表形态与尺寸准确建模。为了给运动力学仿真提供尺寸精准的人体模型，本章提出了一种基于日常数码照片的个性化体形建模方法。首先，使用深度神经网络从二维图像中回归人体表皮三维模型，得到个性化的体形参数。进一步地，为了使体表模型在物理尺寸上准确吻合受试个体，首先基于体表模型自动测量人体多个围度的特征曲线长度，然后采用线性回归方法进一步校正模型的体形参数以缩小围度误差。实验结果表明，人体多个围度的平均重建误差由校正前的5.84 cm降低到校正后的1.23 cm，从而为后续的内部器官重建提供了准确的体表模型。 （2）静止姿态下内部解剖结构个性化建模。在上一章完成体表模型重建的基础上，本章基于数字人体图谱配准的方法实现了静止姿态下体内解剖结构的建模。本章所采用的图谱是课题组前期构建的可变形中国人群全身解剖图谱，借助上一章节估算的体形参数驱动内部器官发生合理变形，最后优化全身非线性变形场达到内部器官和体表的准确吻合。本章着重进行了人体骨骼肌肉力线的个性化重建，基于非线性变形场计算各肌肉力线的位置和形态，为个体化骨肌动力学仿真构建出含有肌肉力线的全身解剖结构建模。 （3）运动姿态下全身解剖结构的变形模拟。为模拟运动过程中全身解剖结构变形，本章对骨骼和软组织采用不同的空间变换，对骨骼采取分段刚体变换以保持骨骼形状，对软组织采取平滑非线性变换以模拟弹性运动变形。为了解决两种变换带来的相邻组织间几何交叉问题，本章开发了一种去交叉算法，有效避免了在大姿态变形时的多解剖结构间交叉冲突。实验结果表明，本方法可实现高质量的个性化人体全身解剖结构运动变形，无不合理的形状畸变或相邻器官几何交叉，重建结果符合人体解剖学。 本文提出了基于日常数码照片或运动视频的个性化数字人体全解剖结构建模算法，实现了对受试者体形、身体围度、运动姿态、内部组织形态的准确建模，为量化评估运动结果和执行个性化运动力学模拟提供了算法支持。 收起