サントシュ・クマール・マルヤラとY・ラヴィ・クマール
積層造形 (AM) は、高度なエンジニアリング製造プロセスの 1 つであり、このプロセスのアプリケーションは、あらゆる業界で導入されています。このプロセスは、各部品を独自に製造するのに最適です。この技術は、各患者の解剖学的構造がそれぞれ異なる医療および歯科業界に最適です。コーンビーム コンピューター断層撮影 (CBCT)、コンピューター断層撮影 (CT)、および磁気共鳴画像 (MRI) は、AM 医療ソフトウェアの主な入力データ ソースです。医療データは通常、DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) ファイル形式で保存されます。現在、CT スキャナーのほとんどはマルチ スライス スキャナーであり、最短時間で患者の解剖学的構造の最大データを取得するのに役立ちます。CT データの取得が完了すると、データの再構築が開始されます。CT データの再構築では、スライスの厚さ、スライスの増分、および視野のパラメーターが重要な役割を果たします。現在の作業は、再構築パラメーターを最適化することで、エラーを最小限に抑えて最高品質のデータを取得することです。実験を行うために、3 つのレベルの 3 つの再構築パラメーターを検討しました。再構成データは、L9 直交表と S/N (信号対雑音) 比を使用して分析されます。この論文では、再構成パラメータの重要性についても理論的に説明し、実験分析によって検証し、いくつかのケース スタディにも適用しました。実験結果から、再構成データの品質は主にスライス厚によって決まることが証明されています。寸法誤差は 0.78 mm から 0.65 mm に減少しました。2 つのケース スタディでは、同じ最適パラメータが実装されています。