面部三维重建可以看出些什么

❶ 林志颖或进行脸部3D重建，脸部3D重建是什么可以完全修复原貌吗

林志颖或进行脸部3D重建，脸部3D重建采用的是3D打印技术，换言之就是扫描林志颖的脸部，对比照片扫描出来的数据参数进行修复！3D打印技术是立体修复，可以说只要手术成功，便可以恢复患者容貌，虽然会有偏差，但偏差不会太大！当然，3D重建系数难度是非常高的，这也意味着风险性很高，手术需要极富经验的医生来主刀，需要专家团队协助！

3D技术使用的是钛合金材质的仿生骨来代替部分脸部骨骼，这种材质抗排异能力强，基本上随着时间的推移可以和人体合二为一，不会有差异性！目前，林志颖已经做了肩部手术，手术历经五个小时，大获成功！林志颖肩部手术之后，会进行一段时间的修养观察，医疗团队已经开始准备他脸部的3D重建手术！这个手术不是医美手术，而是专科手术，一般而言，医生没有机会去做这么复杂的面部重建手术，因此，这项手术如果大获成功，那么，对于医疗界而言意义深远，这意味着这项手术已经完全成熟。

林志颖或进行脸部3D重建，希望林志颖手术成功！

❷ 不幸中的万幸！林志颖车祸致颜面骨折，将使用3D重建面部，能恢复如初吗

采用3D重建面部技术是有很大希望能够恢复如初的，这个消息一出，让很多关心林志颖面部情况问题的粉丝也放宽了心。林志颖一直以来都是圈内知名的“不老男神”，从《放羊的星星》中的仲天琪开始，林志颖的颜值就深入人心，大家起初喜欢上林志颖就是因为他帅气英俊的面庞，从而才被他的人格所吸引。因此，在林志颖遭遇车祸不慎颜面骨折之后，大众在知道林志颖已经脱离身体危险之后，最关心的就是林志颖的面部能否恢复如初了。

林志颖无论能否恢复如初，他至少已经保全了自己的性命也保全了自己小儿子的性命，这比什么都重要。俗话说得好，大难不死必有后福，相信林志颖吉人自会有天相。

❸ CT能测出脸部轮廓骨折吗

你是说面骨的骨折吗？作面部CT+三维重建可以清晰显示面骨的情况，比如有没有骨折以及骨折的程度都可以良好显示。

❹ 陈若仪称林志颖已清醒，或进行脸部3D重建，这是一项怎样的手术

陈若仪称林志颖已清醒，将进行脸部3D重建！脸部3D重建技术是一项非常成熟的技术，3D的意思是立体，3D重建手术就是通过在面部植入钛合金材质的骨骼，将面部支撑起来！

众所周知，林志颖因车祸面部骨折严重，已经到了媒体拍到清晰照片，大家却认不出他的地步，可见他脸部骨折有多严重！如此，手术专家团队，可能要在林志颖的面部植入多段钛合金材质的骨骼，以求林志颖的面部可以回到从前！很多人觉得面部都因骨折而是平的，怎么可能再恢复原状，这就是3D技术的先进性，只要根据林志颖的照片等扫描，医生便可以按照照片进行3D重建！

钛合金？很多人觉得这种材质似乎冷冰冰，担心其安全性，其实完全不必担心，因为这种钛合金是亲生物金属，换言之不会有任何排异反应，手术之后，一个月左右的时间就可以和肌肤完全融合在一起！3D技术既然很成熟，林志颖的手术大获成功的可能性为百分百，林志颖的粉丝们不必太担心！

陈若仪称林志颖已清醒，或进行脸部3D重建，对此你怎么看？

❺ 颧骨骨折后拍头颅三维CT重建能不能看到骨痂生长

问题分析：
这种情况如果是颧骨骨折没有引起明显的塌陷应该是不需要手术治疗的，自己可以逐渐愈合恢复的。主要是肿胀消退后没有面部的明显塌陷就没有问题的。

意见建议：
如果做三维CT检查没有骨痂生长应该是还没有愈合，有可能是局部有裂缝断端活动导致的愈合缓慢，只要是不明显的错位就没有问题的。

❻ CT三维重建能检查什么病

CT三维重建只是一种图像的处理及展示方式，能更形象直观的展示疾病的CT表现。基本什么病都可以CT检查，只是CT检查对该病的检出是否敏感及特异

❼ 林志颖3D脸部修复，这项技术可以完全修复原貌吗

这项技术基本上可以完全修复原貌，对于那些毁容的人来说，是一大福音，会让面貌跟原来的差异不是特别大

❽ 一、3D人脸重建基础梳理

针对3D人脸重建算法的研究从上个世纪就有学者开始研究，目前基础的方法有如下几类：

1.基于3DMM（3D morphable model三维人脸形变统计模型）的方法

3DMM最早由Thomas Vetter等人在文章“ A morphable model for the synthesis of 3D faces ”中提出，至今很多人脸重建方法都是在这篇文章的基础上发展而来，加上深度学习方法的出现，对于模型参数的求解又给出了更多的方法，在接下来的文章中，会详细介绍这一方法。

2.基于SFM（Structure from Motion由运动到结构）的方法 。

在Richard Szeliski所着的《Computer Vision: Algorithms and Applications》一书中，在第七章专门对这个方法进行了阐述，通常意义下的的SFM是根据给出的几幅图像及其图像特征的一个稀疏对应集合，估计3D点的位置。求解过程通常涉及3D几何结构和摄像机姿态（运动）的同时估计，后续会对这一方法做详细说明。

3.基于XFS（由X到形状，例由阴影到形状、由纹理到形状、由聚焦到形状）也是常用的从二维恢复三维的方法。

由阴影到形状 （SFS），是光滑物体表面法向量改变，从而使得入射光在物体表面的亮度发生变化，而体现出物体的形状。亮度变化是局部表面方向和入射光夹角的函数。

3D Face Reconstruction from a Single Image Using a Single Reference Face Shape

在大部分SFS方法中，都假设所考虑表面具有均匀反照率和反射率，且光源的方向要么已知，要么可以使用参考目标标假设定得到。在假设光源和观察者都在远处的前提下，亮度的变化（辐照度方程）变成单纯的局部表面方向的函数，

                                            ,                                （1.1）

例如一个漫反射（朗伯，Lambertian）表面的反射图是表面法向 和光源方向 的非负点积，

                                         ，                （1.2）

为表面反照率因子。

其中公式（1.1和1.2）可使用非线性最小二乘或其他方法估计，常用约束是光滑性约束和可积分性约束。

而往往一个实际物体表面很少具有一个统一的反照率，因此SFS方法需要配合其他方法（例如立体视觉匹配和已知纹理）才能变得有用。立体视觉和纹理成分可以提供纹理区域的信息，而由阴影到形状则填补了具有均匀颜色的区域的信息而且可以提供关于表面形状更精确的信息。

光度测量立体视觉

使用多个可以选择性开关的光源（用三色光源可替代开关光源），此时光源在传统立体视觉中不同位置的摄像机的作用。对每个光源，我们有一个不同的反射图。对于漫反射表面，如果用 参数化局部方向，我们可以对非阴影像素得到一组如下形式的线性方程

                                                                                                              (1.3)

利用线性最小二乘可以恢复 。只要（三个或三个以上）向量 是线性无关的，即它们不在同一个方位角，这些方程是适定的。

4.基于体素(voxel)方法

Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression

5.基于二维图像表示法

随着深度学习方法的广泛使用，许多文章提出将三维形状映射到二维图像表示，从而构造从二维图片重建三维形状的方法。例如，

PNCC:  Face Alignment Across Large Poses: A 3D Solution

UV-map:  Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network

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