안 될때는 안 되더니, 될 때는 또 금방 된다. 이번에는 copilot이 도움이 컸다. 몇몇 부분에서 수학적인 계산이 필요한 부분이 있었는데 관련 부분을 충분히 입력하면 거의 동작 가능한 수준에서 만들어 준다.
더 촘촘하게 mesh를 구성해보려고 했는데 2가지 이유로 안했다. 첫 번째로는 메모리 부분이다. 사소한 부분일 것 같기는 한데 numpy에서 오류가 난다. 두 번째는 현재 가로 해상도는 대략 최대 1.6mm 이다. 표면이 거칠기는 한데 그것보다는 thickness가 더 큰 영향을 미친다고 본다.
Blender에서 불러온 다음 표면을 살짝 부드럽게 해주면 좀 더 그럴듯하다.
콧구멍과 귓볼 처럼 굴곡이 심한 부분은 잘 안된다. 캡처 사진에서는 잘 안 보이는데 콧구멍이 5개쯤 된다.
Identification of Anonymous MRI Research Participants with Face-Recognition Software – PubMed
Identification of Anonymous MRI Research Participants with Face-Recognition Software
이 논문에서 영감을 받아서 진행했었다. 이제 저 아래쪽 그림을 보고 너무 겁먹지 않아도 좋을 듯 하다. 그 이유는 아래쪽 이미지처럼 잘 복원하려면 MRI 화질이 매우 매우 좋아야 한다. 작정하고 복원을 위한 시퀀스를 구성하지 않은 이상 짜부러진 얼굴이 나올 가능성이 높다.