• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.2
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• pp.118-127
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• 2008

In this paper, we propose a method for construction of robust 3D statistical shape model in the mandible CT datasets. Our method consists of following four steps. First, we decompose a 3D input shape Into patches. Second, to generate a corresponding shape of a floating shape, all shapes in the training set are parameterized onto a disk similar to the patch topology. Third, we generate the corresponding shape by one-to-one mapping between the reference and the floating shapes. We solve the problem failed to generate the corresponding points near the patch boundary Finally, the corresponding shapes are aligned with the reference shape. Then statistical shape model is generated by principle component analysis. To evaluate the accuracy of our 3D statistical shape model of the mandible, we perform visual inspection and similarity measure using average distance difference between the floating and the corresponding shapes. In addition, we measure the compactness of statistical shape model using the modes of variation. Experimental results show that our 3D statistical shape model generated by the mandible CT datasets with various characteristics has a high similarity between the floating and corresponding shapes and is represented by the small number of modes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.219-222
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• 2008

3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.38 no.10
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• pp.1139-1145
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• 2014

Creation of a human skeleton model and characterization of the variation in the bone shape are fundamentally important in many applications of biomechanics. In this paper, we present a parametric shape modeling method for femurs that is based on extracting the main parameter of variations of the femur shape from a 3D model database by using statistical shape analysis. For this shape analysis, principal component analysis (PCA) is used. Application of the PCA to 3D data requires bringing all the models in correspondence to each other. For this reason, anatomical landmarks are used for guiding the deformation of the template model to fit the 3D model data. After subsequent application of PCA to a set of femur models, we calculate the correlation between the dominant components of shape variability for a target population and the anatomical parameters of the femur shape. Finally, we provide tools for visualizing and creating the femur shape using the main parameter of femur shape variation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.139-142
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• 2006

본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.11
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• pp.1096-1100
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• 2010

In this paper, we propose an automatic segmentation of the meniscus based on active shape model using interpolated shape information in MR images. First, the statistical shape model of meniscus is constructed to reflect the shape variation in the training set. Second, the generation technique of interpolated shape information by using the weight according to shape similarity is proposed to robustly segment the meniscus with large variation. Finally, the automatic meniscus segmentation is performed through the active shape model fitting. For the evaluation of our method, we performed the visual inspection, accuracy measure and processing time. For accuracy evaluation, the average distance difference between automatic segmentation and semi-automatic segmentation are calculated and visualized by color-coded mapping. Experimental results show that the average distance difference was $0.54{\pm}0.16mm$ in medial meniscus and $0.73{\pm}0.39mm$ in lateral meniscus. The total processing time was 4.87 seconds on average.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.3
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• pp.383-396
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• 2009

Bone age assessment has been widely used in pediatrics to identify endocrine problems of children. Since the number of trained doctors is far less than the demands, there has been numerous requests for automatic estimation of bone age. Therefore, in this paper, we propose an automatic bone age assessment method that utilizes pattern classification techniques. The proposed method consists of three modules; a finger segmentation module, a normalized shape model generation module and a bone age estimation module. The finger segmentation module segments fingers and epiphyseal regions by means of various image processing algorithms. The shape model abstraction module employ ASM to improves the accuracy of feature extraction for bone age estimation. In addition, SVM is used for estimation of bone age. Features for the estimation include the length of bone and the ratios of bone length. We evaluated the performance of the proposed method through statistical analysis by comparing the bone age assessment results by clinical experts and the proposed automatic method. Through the experimental results, the mean error of the assessment was 0.679 year, which was better than the average error acceptable in clinical practice.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.13 no.1
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• pp.147-158
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• 2000

For the large scale reinforced concrete cooling tower shells, the shape imperfection can be introduced due not only to mistakes in the process of construction but also to the long term behavior of concrete. The shape imperfection evokes the additional responses such as displacements and stresses in addition to the design values. In this study, the statistical behavior of the RC cooling tower shell due to the shape imperfection is investigated using the Monte Carlo simulation. The radius of cooling tower and the shell thickness are adopted as the parameters which cause the shape imperfection. The shape imperfection is modeled as a stochastic field rather than the local one of axisymmetric or bulge type of imperfection. The randomness in the radius is shown to be more affecting the structural responses than the randomness in the shell thickness. In addition to the geometrical randomness, the effect of randomness in the modulus of elasticity on the structural response is also investigated and compared with that of the geometrical ones.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.2
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• pp.29-36
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• 2011

This study performed quantitative assessment of the performance of adjustment models by a-priori analysis of the statistics of the surface parameter estimates against modeling factors. Lidar, airborne imagery, and SAR imagery have been used to acquire the earth surface elevation, where the shape properties of the surface need to be determined through neighboring observations around target location. In this study, parameters which are selected to be estimated are elevation, slope, second order coefficient. In this study, several factors which are needed to be specified to compose adjustment models are classified into three types: mathematical functions, kernel sizes, and weighting types. Accordingly, a-priori standard deviations of the parameters are computed for varying adjustment models. Then their corresponding confidence regions for both the standard deviation of the estimate and the estimate itself are calculated in association with probability distributions. Thereafter, the resulting confidence regions are compared to each other against the factors constituting the adjustment models and the quantitative performance of adjustment models are ascertained.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.124-124
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• 2023

본 연구에서는 태풍의 이동속도(TS), 상륙각도(LA) 및 연안 지형이 최대 해일고(MSH)에 미치는 복합적인 효과를 분석하기 위해, 이상적인 시나리오와 실제 규모의 사상에 대한 수치모의를 수행였으며. 이를 통해 태풍 진행시 연안을 따라 분포하는 최대 해일고의 일반적 특성을 도출하고자 한다. Delft3D-FM의 2차원 모델을 사용하여 수치모의를 진행하였으며, 모델 도메인은 태풍의 상륙 지점을 연안 중심에 위치시켜고 16km에서 1km까지 다중 해상도 격자로 구성하였다. 가상의 태풍은 다양한 TS와 LA 조건에 따라 생성되었고, TS는 기존의 태풍 사상들의 특성을 통계적으로 분석하여 유의한 범위에서 변화하도록 설정하는 반면, LA의 경우 0도에서 180도까지 15도 간격으로 변화시켰다. 또한, 연안형상과 해저 지형도 다양한 형태를 고려하였는데 해저 지형의 경우일정수심 혹은 여러 가지 대륙붕 폭을 지닌 지형, 다중 경사 지형 등이 고려되었다. 연안형상의 경우 형태 비율로 특징 지어지는 개방 연안과 만이 고려되었다. 총 763개의 이상적인 시나리오가 모의되었으며 그 결과 연안을 따라 MSH 분포를 분석하였다. 이상적인 시나리오에서 개발된 효과의 적용성을 검증하기 위해 다양한 TS와 LA 조건에서 역사적인 태풍 매미를 기반으로 현실적인 규모의 시나리오 모의가 실시되었다. 그 결과 빠르게 이동하는 TS가 개방 연안을 따라 분포하는MSH를 증폭시킨다는 사실을 재확인하는 등, 연안지형, 태풍의 특성에 따른 최대 푹풍해이고 변화에 대한 다양한 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.1
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• pp.11-18
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• 2013

This paper presents a SFF(shape from focus) algorithm using a new focus measure based on higher order statistics for the exact depth estimation. Since conventional SFF-based 3D depth reconstruction algorithms used SML(sum of modified Laplacian) as the focus measure, their performance is strongly depended on the image characteristics. These are efficient only for the rich texture and well focused images. Therefore, this paper adopts a new focus measure using HOS(higher order statistics), in order to extract the focus value for relatively poor texture and focused images. The initial best focus area map is generated by the measure. Thereafter, the area refinement, thinning, and corner detection methods are successively applied for the extraction of the locally best focus points. Finally, a 3D model from the carefully selected points is reconstructed by Delaunay triangulation.