한국인의 인체 절단면 영상으로부터 인체의 3차원 데이터를 생성하였다. 다양한 종류의 3차원 렌더링 영상을 제작하고 이를 기반으로 하는 웹 기반정보시스템을 구축하였다. 인체 영상 정보시스템은 크게 렌더링에 필요한2차원 데이터를 생성하는 단계, 3차원 렌더링 데이터를 생성하는 단계, 영상을 데이터베이스화하고 이를 서비스하기 위한 시스템 구현 단계의 세 부분으로 나눌수 있다. 렌더링을 위한 2차원 영상처리는 절단면 영상의 분할과 정렬을 포함한다. 분할은 절단면 영상에 보여지는 인체의 부위를 구분하도록 하는 절차이고, 정렬은 왜곡된 영상 위치를 바로잡기 위한 절차이다. 3차원 렌더링은 절단면 영상들로부터 3차원 모델의 뷰를 생성하는 절차이다. 병렬처리를 통한 광선 추적 볼륨 렌더링 기법을 사용하여 잘라보기 및 돌려보기 렌더링 뷰를 생성한다. 각 절단면 영상 및 렌더링 영상은 인체영상 브라우저 및 검색기가 접근할 수 있도록 웹 시스템에 로드 하였다. 브라우저는 인체의 위치를 시각적으로 탐색 할 수 있도록 구현되었다. 각 단계별 기술적인 내용을 소개한다.
본 연구실에서 개발한 MIMIC(Motion Interface & Motion Information Capture system)은 동작자의 동작을 획득하고, 동작의 의미를 이해할 수 있도록 설계된 시스템이다. 비전 센서로부터 입력된 영상을 분석하여 동작자의 머리와 두 손, 두 발의 정보를 찾는다. 그리고, 이 정보를 기반으로 팔꿈치나 무릎 등의 중간 관절을 추정한 후 20개의 관절을 가지는 3차원 인체 모델을 구성한다. 이 인체 모델은 동작자의 동작을 실시간으로 흉내낸다. 그러므로, 기존의 마커프리 모션캡쳐 시스템과 달리 완벽한 인체를 구성하기 위한 중간 관절까지 생성함으로써 동작자의 동작을 더욱 자연스럽게 구현할 수 있다.
본 논문에서는 가상원통을 이용하여 기하학적인 의복시뮬레이션에서 발생하는 의복 3차원모델의 관통을 고속으로 검사하고, 의복 3차원모델을 수정하는 새로운 방법을 제안한다. 의복을 개인 캐릭터에 기하학적으로 맞추는 경우, 의복이 인체를 국부적으로 관통하는 경우가 있다. 본 방법은 인체모델과 의복모델을 둘러싼 가상원통을 설정하고, 가상원통을 이용하여 관통지점의 후보들을 한 번에 압축하여, 후보 중에서 관통지점을 찾는 방법이다. 관통된 부분에서는 의복모델의 꼭지점을 밀어내거나 삼각형을 분할하여, 의복모델을 기하학적으로 수정한다. 이 방법은 바운딩볼륨을 이용하여 반복적으로 관통후보를 압축하는 물리적인 방법에 비해 고속처리가 가능하다.
인체 선형 모델 (이하 SMPL 모델)은 3 차원 사람 모델로, 3 차원 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 활용 범위가 확대될 수 있다. 다운샘플링 (Down-sampling)으로 여러 해상도의 SMPL 모델이 사용가능 하다면, 3 차원 컴퓨터 그래픽 기술 발전에 도움이 될 것이다. 3 차원 모델의 다운샘플링을 위한 많은 메쉬 단순화 (Mesh simplification) 기법이 존재한다. 하지만 기존의 기법만을 사용하면 다운 샘플링 한 모델의 자세 (Pose)를 변경했을 때 기대한 것과 다른 결과물이 만들어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 가장 가까운 정점으로 SMPL 모델의 관절 회귀자 (Joint regressor) 값을 넘겨주어 문제를 해결하는 다운샘플링 (Down-sampling) 방법을 제시한다.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.57-63
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2004
본 연구에서는 3차원 심근조직에서의 회귀성파동에 대한 수치적 해석결과를 제시한다. 심근 조직에서의 회귀성파동은 심실세동(ventricular fibrillation)의 원인으로 지목되고 있으며 심근세포 이온채널 또는 전기전도시스템 등과 같은 여러 가지 요소들이 관련된 복합적 현상으로 생각되고 있다. 지금까지 이에 관한 많은 연구가 전기생리학적 모델을 이용하여 이루어진바 있으며, 주로 동물 심근세포모델에 기반으로 균일한 2차원 또는 3차원 모델에서의 전기전도 현상 해석을 한 바 있다. 그러나 실제 심장조직의 경우, 두께를 가진 3차원적 형상을 지니고 있으며 층을 따라서 전기생리학적으로 상이한 특성을 가진 세포들로 구성된다. 즉 심근은 층을 가로질러 Epi-cardiac, mid-cardiac, endo-cardiac cell들로 구성되며 각기 다른 APD(action potential duration)을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 세가지 종류의 인체 심근세포모델을 사용한 3차원 심근조직에서의 활동전위 전도현상에 대한 결과를 제시한다. 이를 위하여 기존의 인체 3가지 종류의 심근세포 모델을 구현하여 그 타당성을 검토한다. 그리고 이를 바탕으로 3차원 조직모델을 구현하는데, simplified bidomain방법을 사용하였다. 3차원 공간상에서 심근세포에 의한 활동전위 전달현상을 해석하기 위하여 유한요소법을 도입한다. 최종적으로는 3가지의 심근세포층을 가진 3차원 심근조직을 구성하고, 여기에 회귀성 파동을 유도한다. 그리고 단일층으로 이루어진 3차원조직에서의 결과와 비교 분석하여 다세포층에 의한 불균일 효과를 분석하였다.
인체 장기의 내부 벽면을 관찰하기 위하여 사용된 내시경 검사 기법은 내시경을 삽입하고, 질병 부위를 찾는 과정에서 환자에게 고통을 유발시키고, 정확한 진단을 내리기 위해서는 검사자의 오랜 경험과 숙달을 필요로 한다. 그러므로 각종 의료 영상을 기반으로 한 가상 내시경 시스템에 대한 연구와 개발이 요구된다. 본 논문에서는 초음파 영상을 기반으로 하여 병변 부위의 3차원 영상을 생성하고, 탐색하는 시스템을 제안한다. 우선 획득된 초음파 영상으로부터 장기에 대한 윤곽선 정보를 얻기 위하여, 초음파 영상에 대한 전처리 작업과 분할 작업을 수행하였고, 추출된 윤곽선 정보를 기반으로 3차원 표면 모델을 생성하였다. 3차원 표면 모델은 VRML 2.0 형식의 3차원 객체로 자동 변환되어 일반 VRML Plug-in viewer 및 자바 제어 모듈을 이용하여 3차원 장기 모델에 대한 탐색을 가능하도록 하였다.
60 [Hz] 전자기장의 생체 영향은 오랜 연구가 있었지만 아직도 논란이 많은 분야이다. 본 연구에서는 인체 팬텀 모델을 사용하여 1-3[G]자계인가 시 유도 전류를 측정하였다. 또한 2차윈 다매질장의 실험모델을 제작하여 유도전류 측정하고 이를 해석해와 비교를 통해 정확도를 검토 하였다. 또한 인체 단면을 2차원 임피던스법을 이용하여 계산한 결과와 이의 팬텀 모델 제자 후 전류를 측정한 간과 비하였다. 마지막으로 인체를 실물에 가깝게 하기위해 3차원 다매질장의 모델로 모의하여 장기, 폐, 간, 실장, 뇌 등의 구성 요소에 각각의 전도도를 부여한 인체 팬텀 모델을 제작해 유도 전류를 측정하였다.
본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의복은 서로 꿰매지는 2차원 재단 패턴으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문의 시스템은 사실적인 영상을 생성할 수 있었고 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
인체 장기의 3D 모델은 의료분야에 널리 활용이 되고 있다. 사람의 신체를 3D로 구현하기 위한 많은 연구들이 수행 되었으나, 사람의 신체 크기 변화에 따른 내부의 장기를 보여주는 시뮬레이션에 대한 연구는 부족하다. 인체 장기의 3D 모델 시뮬레이션을 통해 장기를 3차원으로 보여주고 3차원의 모양을 비교할 수 있는 뷰어를 구현하였다. 장기의 3D 모델을 활용하는 의학 및 의료 분야에 도움이 될 것이다. 3D 프린팅과 접목하여 사람의 내부 장기를 3D로 출력하는 연구 분야에 활용할 예정이다.
3 차원 인체 스캔 차원 기술의 활용도는 정확도의 개선과 가격의 저렴화로 인해 산업계에서 점점 부각되고 있다. 이런 인체 스캔 데이터의 활용도를 높이기 위해서는 인체 스캔 데이터의 기준점 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 자동으로 인체 스캔 데이터의 기준점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 여러 인체 스캔 데이터들을 활용하여 주성분 분석을 하고 최적화를 거쳐 마커 없는 매칭을 수행한다. 최종적으로는 생성된 인체 모델의 위상 구조에서 기준점을 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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