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¥ 1.0
而且获取过程也很耗时。此外，这种方法需要购买 3D 数字化仪，这也相对昂贵（成本约 3000 英镑）。相比之下，摄影测量方法是一种低成本的空间配准解决方案，因为它们可以通过一部智能手机轻松实现。8 摄影测量从不同角度对佩戴 fNIRS 设备的受试者拍摄多张照片。使用专业软件（例如 Metashape 10 ）将获取的 2D 照片转换为 3D 模型（点云或网格）。该软件分析照片中的视觉特征，首先估计与每张图像相关联的相机的位置。通过比较图像并识别共同的点和特征，摄影测量软件可以重建物体的 3D 表示（在我们的例子中是受试者的头部）。通过检查生成的 3D 点云或网格，可以确定光极相对于受试者颅骨标志的位置。然而，这个过程在计算上是昂贵的并且耗时的，因此它通常在实验之后进行，并且通常需要使用标准计算资源花费数小时。如果生成的 3D 模型不足以捕获所有光极的所有位置信息，则无法回忆起这些信息，因为对受试者的实验早已结束。除了上面概述的挑战之外，如果受试者是婴儿，由于他们几乎不断运动，EM 跟踪和传统摄影测量方法通常都不切实际。鉴于头部实际上是一个刚性物体，理论上婴儿受试者的运动不应妨碍有效的摄影测量。然而，在婴儿移动的情况下，传统的摄影测量方法面临着重大挑战。次优的照明条件，例如不均匀的照明或投射在婴儿脸上的阴影，会影响所获取图像的质量和清晰度。此外，当受试者处于运动状态时，有必要在生成的 2D 图像中遮蔽背景以隔离婴儿的头部。这些因素共同使得单相机摄影测量法在捕捉运动婴儿的准确可靠的 3D 头部模型方面面临极大挑战。最近，一种使用智能手机的结构照明深度相机获取拍摄对象 3D 头部模型的方法被实现用于空间配准。11结构照明深度相机的工作原理是将特定的光图案投射到视野中，并分析这些图案如何因被拍摄物体的形状而变形。深度相机可以使用这些信息来计算物体表面上每个点与相机的距离，从而生成物体的精确 3D 表示。与用于 fNIRS 配准的摄影测量法相比，结构化照明提供的直接获取的 3D 深度信息省去了将 2D 图像转换为 3D 模型所需的时间，从而允许用户在实验期间调整扫描过程，以确保模型覆盖扫描中的所有光极位置并具有足够的质量。此外，通过直接获取量化的深度信息，结构化照明方法可能比传统摄影测量法更准确、更可靠。虽然这种直接 3D 扫描方法不需要拍摄对象严格保持静止，但过度移动会影响扫描图像的质量。一次采集即可获取运动婴儿头部的完整 3D 模型通常是不可能的。因此，当将智能手机 3D 扫描方法应用于婴儿时，用户仍然需要从不同角度拍摄多张快照以生成部分 3D 表面，然后将它们拼接在一起形成完整的全头 3D 模型。虽然所需快照的数量远低于精确摄影测量所需的二维图像的数量，但这仍然会导致更长的采集时间、降低精度并无法获得即时结果。
婴儿功能近视三维注册系统
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