Lee, Seonhwa;Kim, Jung min;Kim, Jung Young;Kim, Jin Su
Journal of Radiopharmaceuticals and Molecular Probes
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v.3
no.2
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pp.65-71
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2017
To assess the effects of filter and reconstruction of Cu-64 PET data on Siemens scanner, the various reconstruction algorithm with various filters were assessed in terms of spatial resolution, non-uniformity (NU), recovery coefficient (RC), and spillover ratio (SOR). Image reconstruction was performed using filtered backprojection (FBP), 2D ordered subset expectation maximization (OSEM), 3D reprojection algorithm (3DRP), and maximum a posteriori algorithms (MAP). For the FBP reconstruction, ramp, butterworth, hamming, hanning, or parzen filters were used. Attenuation or scatter correction were performed to assess the effect of attenuation and scatter correction. Regarding spatial resolution, highest achievable volumetric resolution was $3.08mm^3$ at the center of FOV when MAP (${\beta}=0.1$) reconstruction method was used. SOR was below 4% for FBP when ramp, Hamming, Hanning, or Shepp-logan filter were used. The lowest NU (highest uniform) after attenuation & scatter correction was 5.39% when FBP (parzen filter) was used. Regarding RC, 0.9 < RC < 1.1 was obtained when OSEM (iteration: 10) was used when attenuation and scatter correction were applied. In this study, image quality of Cu-64 on Siemens Inveon PET was investigated. This data will helpful for the quantification of Cu-64 PET data.
This paper presents a new sensor system, CALOS, for motion estimation and 3D reconstruction. The 2D laser sensor provides accurate depth information of a plane, not the whole 3D structure. On the contrary, the CCD cameras provide the projected image of whole 3D scene, not the depth of the scene. To overcome the limitations, we combine these two types of sensors, the laser sensor and the CCD cameras. We develop a motion estimation scheme appropriate for this sensor system. In the proposed scheme, the motion between two frames is estimated by using three points among the scan data and their corresponding image points, and refined by non-linear optimization. We validate the accuracy of the proposed method by 3D reconstruction using real images. The results show that the proposed system can be a practical solution for motion estimation as well as for 3D reconstruction.
Background and Objectives : Boundary detection and drawing are essential in 3D reconstruction of neck mass. Manual tracing methods are popular for drawing head and neck tumor. To improve manual tracing, circular boundaries overlapping was tried. Materials and Methods : Twenty patients with neck tumors were recruited for study. Representative frames were examined for shapes of outline. They were all single closed curves. Circular boundaries were added to fill the outlines of the tumors. Inserted circles were merged to form single closed curves(Circular boundary overlapping, CBO). After surface rendering, 3 dimensional images with volumes and area data were made. Same procedures were performed with manual tracing from same cases. 3D images were compared with surgical photographs of tumors for shape similarity by 2 doctors. All data were evaluated with Mann-Whitney test(p<0.05). Results : Shapes of boundaries from CBO were similar with boundaries from manual tracing. Tumor outlines could be filled with multiple circular boundaries., While both boundary tracing gave same results in small tumors, the bigger tumors showed different data. Two raters gave the similar high scores for both manual and CBO methods. Conclusion : Circular boundary overlapping is time saver in 3 dimensional reconstruction of CT images.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.374-375
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2022
Recently, Metaverse service has been widely used to naturally communicate with a remote location, freeing from time and spatial constraints. In order to produce such contents, it is necessary to restore and synthesize a 3D model based on real space data. In this paper, a 3D-generated reconstruction model is produced based on continuous images using multiple cameras and a technique to correct the reconstructed 3D model is presented. For this. offline multi-camera setup was performed, errors were analyzed on the 3D model created through images obtained from various angles, and correction was performed using a matching technique between image frames. It is expected that 3D reconstructed data can be utilized in various service fields such as culture, tourism, and medical care.
We describe a efficient surface reconstruction method that reconstructs a 3D manifold polygonal mesh approximately passing through a set of 3D oriented points. Our algorithm includes 3D convex hull, octree data structure, signed distance function (SDF), and marching cubes. The 3D convex hull provides us with a fast computation of SDF, octree structure allows us to compute a minimal distance for SDF, and marching cubes lead to iso-surface generation with SDF. Our approach gives us flexibility in the choice of the resolution of the reconstructed surface, and it also enables to use on low-level PCs with minimal peak memory usage. Experimenting with publicly available scan data shows that we can reconstruct a polygonal mesh from point cloud of sizes varying from 10,000 ~ 1,000,000 in about 1~60 seconds.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.10a
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pp.93-100
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2001
The three dimensional(3D) reconstruction from two dimensional(2D) image data is using in many fields such as RPD(Rapid Product Development) and reverse engineering. In this paper, the main step of 3D reconstruction is comprised of two steps : image processing step and B-spline surface approximation step. In the image processing step, feature points of each cross-section are obtained by means of several image processing technologies. In the B-spline surface approximation step, using the data of feature points obtained in the image processing step, the control points of B-spline surface are obtained, which are used for IGES file of 3D CAD model.
3D reconstruction of urban architecture, land, and roads is an important part of building a "digital city." Unmanned aerial vehicles (UAVs) are gradually replacing other platforms, such as satellites and aircraft, in geographical image collection; the reason for this is not only lower cost and higher efficiency, but also higher data accuracy and a larger amount of obtained information. Recent 3D reconstruction algorithms have a high degree of automation, but their computation time is long and the reconstruction models may have many voids. This paper decomposes the object into multiple regional parallel reconstructions using the clustering principle, to reduce the computation time and improve the model quality. It is proposed to detect the planar area under low resolution, and then reduce the number of point clouds in the complex area.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.466-468
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2022
3D reconstruction is important issue in many applications such as Augmented Reality (AR), eXtended Reality (XR), and Metaverse. For 3D reconstruction, depth map can be acquired by stereo camera and time-of-flight (ToF) sensor. We used both sensors complementarily to improve the accuracy of 3D information of the data. First, we applied general multi-camera calibration technique which uses both color and depth information. Next, the depth map of the two sensors are fused by 3D registration and reprojection approach. The fused data is compared with the ground truth data which is reconstructed using RTC360 sensor. We used Geomagic Wrap to analysis the average RMSE of the two data. The proposed procedure was implemented and tested with real-world data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.1
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pp.127-135
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2006
The image-based 3D modeling is the technique of generating a 3D graphic model from images acquired using cameras. It is being researched as an alternative technique for the expensive 3D scanner. In this paper, I propose the image-based 3D modeling system using calibrated camera. The proposed algorithm for rendering 3D model is consisted of three steps, camera calibration, 3D shape reconstruction and 3D surface generation step. In the camera calibration step, I estimate the camera matrix for the image aquisition camera. In the 3D shape reconstruction step, I calculate 3D volume data from silhouette using pyramidal volume intersection. In the 3D surface generation step, the reconstructed volume data is converted to 3D mesh surface. As shown the result, I generated relatively accurate 3D model.
Objectives : Getting full information from axial CT images needs experiences and knowledge. Sagittal and coronal images could give more information but we have to draw 3-dimensional images in mind with above informations. With aid of 3D reconstruction softwares, CT data are converted to visible 3D images. We tried to compare medical photographs of 15 surgical specimens from neck tumors with 3D reconstructed images of same patients. Material and Methods : Fifteen patients with neck tumors treated surgically were recruited. Medical photograph of the surgical specimens were collected for comparison. 3D reconstruction of neck CT from same patients with aid of 3D-doctor software gave 3D images of neck masses. Width and height of tumors of each photos and images from the same cases were calculated and compared statistically. Visual similarities were rated between photos and 3D images. Results : No statatistical difference were found in size between medical photos and 3D images. Visual similarity score were higher between 2 groups of images. Conclusion : 3D reconstructed images of neck mass looked alike the real photographs of excised neck mass with similar calculated sizes. It could give us reliable visual information about the mass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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