3D Ultrasound imaging--a useful non-invasive tool to detect AV fistulas in transplanted kidneys

BACKGROUND: A precise, non-invasive, non-toxic, repeatable, convenient and inexpensive follow-up of renal transplants, especially following biopsies, is in the interest of nephrologists. Formerly, the rate of biopsies leading to AV fistulas had been underestimated. Imaging procedures suited to a detailed judgement of these vascular malformations are to be assessed. METHODS: Three-dimensional (3D) reconstruction techniques of ultrasound flow-directed and non-flow-directed energy mode pictures were compared with a standard procedure, gadolinium-enhanced nuclear magnetic resonance imaging angiography (MRA) using the phase contrast technique. RESULTS: Using B-mode and conventional duplex information, AV fistulas were localized in the upper pole of the kidney transplant of the index patient. The 3D reconstruction provided information about the exact localization and orientation of the fistula in relation to other vascular structures, and the flow along the fistula. The MRA provided localization and orientation information, but less functional information. Flow-directed and non-flow-directed energy mode pictures could be reconstructed to provide 3D information about vascular malformations in transplanted kidneys. CONCLUSION: In transplanted kidneys, 3D-ultrasound angiography may be equally as effective as MRA in localizing and identifying AV malformations. Advantages of the ultrasound method are that it is cheaper, non-toxic, non-invasive, more widely availability and that it even provides more functional information. Future prospective studies will be necessary to evaluate the two techniques further.

The identification of cerebral volume changes in treated growth hormone-deficient adults using serial 3D MR image processing

A pilot study to detect volume changes of cerebral structures in growth hormone (GH)-deficient adults treated with GH using serial 3D MR image processing and to assess need for segmentation prior to registration was conducted.

3D-Printing mit der PolyJet-Technologie von Objet

Objet Geometries Ltd entwickelt und produziert Rapid Prototyping Systeme und Materialien auf Basis der Polyjet-Technologie und bietet diese im internationalen Markt an. Objet ist der „Pionier“ in der Entwicklung der Polyjet-Technologie zur schnellen Erstellung von hochwertigen Modellen aus den 3D-Daten der Design- und CAx-Systeme. Die Oberflächenqualität, die schnelle Reinigung des Supportmaterials mit Hilfe eines Wasserstrahls, die Bauteilqualität hinsichtlich der Genauigkeit sowie die einfache Bedienung der Systeme zu einem hervorragenden Preis/Leistungsverhältnis zeichnen Objet als Marktführer dieser Technologie aus. Die Systeme von Objet sind insbesondere für den Anwender in Design und Engineering konzipiert und können in einer Büroumgebung betrieben werden. Die verwendeten Materialien sind für den Anwender ohne jegliche Gefahr einsetzbar und sind von einem deutschen Institut mit entsprechenden Zertifikaten dokumentiert. Die Produktlinie von Objet ermöglicht im Design und Engineering die Zeiten in der Produktentwicklung erheblich zu reduzieren. Kunden von Objet sind in Nordamerika, Europa, Asien und Australien zu finden, viele von ihnen sind bedeutende Unternehmen aus den Märkten Automobilindustrie, Elektronik/Elektrotechnik, Spielwaren, Medizin, Konsumerprodukte, Schuhindustrie, Schmuckindustrie und vielen anderen Branchen. Objet wurde 1998 gegründet und befindet sich im privaten Besitz. Das Unternehmen wird von Investoren wie der Scitex Corporation sowie von weiteren privaten Investoren, Unternehmer-Kapitalfonden and Kooperationen in USA, Japan, Europa und Israel unterstützt. Aus Wettbewerbsgründen werden Unternehmenszahlen derzeit nicht öffentlich zur Verfügung gestellt. Das Unternehmen beschäftigt zur Zeit weltweit ca. 75 Mitarbeiter und verfügt über eigene Vertriebs- und Servicecenter in den USA und Europa, sowie Vertriebspartnern in der ganzen Welt. Seit Mitte 2001 wurden über 170 Systeme weltweit vermarktet und installiert. Der Vortrag anlässlich der RapidTech wird diese noch recht „junge“ Technologie, deren Vorteile für den Anwender sowie die möglichen Applikationen an Hand von konkreten Beispielen im Detail erläutern.

Neue Dimensionen in der 3D-Drucktechnologie

Die heute kommerziell verfügbaren generativen Fertigungsverfahren und deren Folgeprozesse ermöglichen die Verarbeitung einer Vielzahl unterschiedlicher Werkstoffe. Bei der Herstellung von funktionalen Prototypen werden die Leistungsgrenzen dieser Technologien jedoch schnell erreicht, sodass Kompromisse und Einschränkungen beim Einsatz der Prototypen in Kauf genommen werden müssen. Die Gründe hierfür liegen bei den sehr hohen Anforderungen, die sowohl an das Serienteil als auch an die Prototypen gestellt werden. Alle Forderungen bezüglich der mechanischen, topographischen und physikalischen Eigenschaften zu erfüllen, ist aus technologischer Sicht nicht möglich, da die RP-Verfahren nicht die Fertigungsbedingungen in der Serienproduktion abbilden können. Um dennoch der steigenden Nachfrage speziell der kunststoffverarbeitenden Industrie nach serienidentischen Prototypen und funktionalen Kleinserien nach zu kommen, wurde ein neues Werkstoff-, Technologie- und Maschinenkonzept basierend auf der 3D-Drucktechnologie entwickelt.

Fitting 3D morphable models using implicit representations

We consider the problem of approximating the 3D scan of a real object through an affine combination of examples. Common approaches depend either on the explicit estimation of point-to-point correspondences or on 2-dimensional projections of the target mesh; both present drawbacks. We follow an approach similar to [IF03] by representing the target via an implicit function, whose values at the vertices of the approximation are used to define a robust cost function. The problem is approached in two steps, by approximating first a coarse implicit representation of the whole target, and then finer, local ones; the local approximations are then merged together with a Poisson-based method. We report the results of applying our method on a subset of 3D scans from the Face Recognition Grand Challenge v.1.0.

Predictive-DCT Coding for 3D Mesh Sequences Compression

This paper proposes a new compression algorithm for dynamic 3d meshes. In such a sequence of meshes, neighboring vertices have a strong tendency to behave similarly and the degree of dependencies between their locations in two successive frames is very large which can be efficiently exploited using a combination of Predictive and DCT coders (PDCT). Our strategy gathers mesh vertices of similar motions into clusters, establish a local coordinate frame (LCF) for each cluster and encodes frame by frame and each cluster separately. The vertices of each cluster have small variation over a time relative to the LCF. Therefore, the location of each new vertex is well predicted from its location in the previous frame relative to the LCF of its cluster. The difference between the original and the predicted local coordinates are then transformed into frequency domain using DCT. The resulting DCT coefficients are quantized and compressed with entropy coding. The original sequence of meshes can be reconstructed from only a few non-zero DCT coefficients without significant loss in visual quality. Experimental results show that our strategy outperforms or comes close to other coders.