Kim, Yoon-Hyuk;Phong, Le Dinh;Kim, Kyung-Soo;Kim, Tae-Seong
대한의용생체공학회:의공학회지
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제29권6호
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pp.431-435
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2008
Quantitative information of a three dimensional(3D) kinematics of joint is very useful in knee joint surgery, understanding how knee kinematics related to joint injury, impairment, surgical treatment, and rehabilitation. In this paper, an automated 2D/3D image matching technique was developed to estimate the 3D in vivo knee kinematics using dual X-ray images. First, a 3D geometric model of the knee was reconstructed from CT scan data. The 3D in vivo position and orientation of femoral and tibial components of the knee joint could be estimated by minimizing the pixel by pixel difference between the projection images from the developed 3D model and the given X-ray images. The accuracy of the developed technique was validated by an experiment with a cubic phantom. The present 2D/3D image matching technique for the estimation of in vivo joint kinematics could be useful for pre-operative planning as well as post-operative evaluation of knee surgery.
The image quality of three-dimensional (3D) images has been widely investigated by the qualitative analysis method. A need remains for an objective and quantitative method to assess the image quality of 3D volume-rendered images. The purpose of this study was to evaluate the quantitative accuracy of distance measurements on 3D volume-rendered images of a dry human skull by using multi-detector computed tomography (MDCT). A radiologist measured five times the twenty-one direct measurement line items composed among twelve reference points on the skull surface with a digital vernier caliper. The water filled skull specimen was scanned with a MDCT according to the section thicknesses of 1.25, 2.50, 3.75, and 5.00 mm for helical (high quality; pitch 3:1) scan mode. MDCT data were reconstructed with its acquisition section thickness and with 1.25 mm section thickness for all scans. An observer also measured seven times the corresponding items on 3D volume-rendered images with measuring tools provided by volumetric analysis software. The quantitative accuracy of distance measurements on the 3D volume-rendered images was statistically evaluated (p-value < 0.05) by comparatively analyzing these measurements with the direct distance measurements. The accuracy of distance measurements on the 3D volume-rendered MDCT images acquired with 1.25, 2.50, 3,75 and 5.00 mm section thickness and reconstructed with its section thickness were 48%, 33%, 23%, and 14%, respectively. Meanwhile, there were insignificant statistical differences in accuracy of distance measurements among 3D volume-rendered images reconstructed with 1.25 mm section thickness for the each acquisition section thickness. MDCT images acquired with thick section thickness and reconstructed with thin section thickness in helical scan mode should be effectively used in medical planning of 3D volume-rendered images. The quantitative analysis of distance measurement may be a useful tool for evaluating the quantitative accuracy and the defining optimal parameters of 3D volume-rendered CT images.
최근 들어, 3D 입체 영화와 TV 등 3차원 입체 영상 디스플레이에 대한 관심이 매우 높다. 안경을 끼는 불편함을 해결하기 만들어진 무안경식 3차원 입체 영상 디스플레이를 위해서는 렌즈 어레이 카메라로부터 만들어지는 기초영상(elemental images)을 생성해야 한다. 렌즈 어레이에 여러 카메라가 배치되므로 주어진 3차원 가상공간에 대해 기초영상을 생성하는데 많은 시간이 소요되며, 특히 고용량의 바이오메디컬 자료에 대해서는 더 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 좀더 효율적으로 개선하기 위해 주어진 자료의 효율적 렌더링을 위해 옥트리(Octree)를 구성한 후, GPU(graphics processor units)를 이용하여 렌더링하는 기법을 제시한다. 실험 결과, 제시된 기법이 기존 방법과 비교하여 많은 개선이 있었지만 아직도 더 효율적인 기법의 개발이 요구된다.
For medical students and doctors, knowledge of the three-dimensional (3D) structure of brain is very important in diagnosis and treatment of brain diseases. Two-dimensional (2D) tools (ex: anatomy book) or traditional 3D tools (ex: plastic model) are not sufficient to understand the complex structures of the brain. However, it is not always guaranteed to dissect the brain of cadaver when it is necessary. To overcome this problem, the virtual dissection programs of the brain have been developed. However, most programs include only 2D images that do not permit free dissection and free rotation. Many programs are made of radiographs that are not as realistic as sectioned cadaver because radiographs do not reveal true color and have limited resolution. It is also necessary to make the virtual dissection programs of each race and ethnic group. We attempted to make a virtual dissection program using a 3D image of the brain from a Korean cadaver. The purpose of this study is to present an educational tool for those interested in the anatomy of the brain. The procedures to make this program were as follows. A brain extracted from a 58-years old male Korean cadaver was embedded with gelatin solution, and serially sectioned into 1.4 mm-thickness using a meat slicer. 130 sectioned specimens were inputted to the computer using a scanner ($420\times456$ resolution, true color), and the 2D images were aligned on the alignment program composed using IDL language. Outlines of the brain components (cerebrum, cerebellum, brain stem, lentiform nucleus, caudate nucleus, thalamus, optic nerve, fornix, cerebral artery, and ventricle) were manually drawn from the 2D images on the CorelDRAW program. Multimedia data, including text and voice comments, were inputted to help the user to learn about the brain components. 3D images of the brain were reconstructed through the volume-based rendering of the 2D images. Using the 3D image of the brain as the main feature, virtual dissection program was composed using IDL language. Various dissection functions, such as dissecting 3D image of the brain at free angle to show its plane, presenting multimedia data of brain components, and rotating 3D image of the whole brain or selected brain components at free angle were established. This virtual dissection program is expected to become more advanced, and to be used widely through Internet or CD-title as an educational tool for medical students and doctors.
환자의 질병을 예방 및 치료를 위해서는 의료영상을 통한 병변의 해부학적 구조 파악은 중요한 과정중 하나이다. 하지만 스크린으로 통해 보여 지는 영상으로는 한계가 있으므로 3D 프린팅 기술을 이용하여 이를 극복하고자 하는 많은 연구가 진행 중이다. 이를 위해 본 연구는 실제 환자 영상데이터를 이용하여 3차원 심혈관 모델을 구현하였고, 이를 3D 프린터를 이용하여 출력하여 현재 종사하고 있는 의료전문가에게 유용성 테스트를 진행하였다. 유용성 평가 결과 총 5인이 실시한 설문을 리커트 척도로 변환하였을 때 모든 항목 평균값이 4.83점의 높은 결과를 나타내고, 교차분석 결과 x2(P)=10.000(0.265)의 수치로 모든 설문자간 동일하게 긍정적인 설문 결과를 나타냈다. 결과를 바탕으로 3D프린팅 기술이 의료기술 발전에 도움을 줄 것으로 기대한다.
최근, 메타버스 서비스를 통해 시간적, 공간적 제약에서 벗어나 원격지와 의사 소통을 자연스럽게 진행하는데 많이 사용하고 있다. 이러한 메타버스 콘텐츠 제작을 위해서는 실제 공간의 데이터를 기반으로 3D 모델을 복원하고, 합성할 필요가 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용한 연속된 이미지를 기반으로 3D 생성 복원 모델을 제작하고, 복원된 3D 모델을 보정할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해 오프라인으로 다중 카메라 셋업을 수행하고, 여러 각도에서 얻어진 이미지를 통해 만들어진 3D 모델에 대해 오류를 분석한 뒤 이미지 프레임 간의 매칭 기법으로 보정을 수행 하였다. 본 논문에서 제시한 움직이는 3D 물체 복원 방법을 통해 문화, 관광, 의료 등 다양한 서비스 분야에 3D 복원 데이터를 활용할 수 있을 것으로 본다.
입체영상 디스플레이는 최근 교육, 3D 영화, 의료 영상 등 다양한 분야에 응용되고 있으나 실용화함에 있어 해결해야할 문제점도 남아있다. 입체영상 디스플레이는 실용화 단계에서 대량의 영상 데이터를 처리해야하고 실시간 디스플레이를 위해 고효율 비젼 시스템을 설계해야 한다. 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 데이터는 변위 벡터, 움직임 벡터와 참조영상과의 오차영상을 전송하게 되며 스테레오 영상 시퀀스를 복원하여 입체영상 디스플레이를 하게 된다. 이를 위한 핵심요소는 스테레오 영상간의 효율적인 정합과 강건한 비젼시스템에 있다. 본 논문에서는 효율적인 스테레오 정합을 위한 고효율 비젼시스템을 설계하고 실험결과 제안한 입체영상 디스플레이 시스템의 효용성을 검증한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권2호
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pp.91-96
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2019
In this study, a system to increase the expressiveness of existing standard terminology using three-dimensional (3D) data is designed. We analyze the existing medical terminology system by searching the reference literature and perform an expert group focus survey. A human body image is generated using a 3D modeling tool. Then, the anatomical position of the human body is mapped to the 3D coordinates' identification (ID) and metadata. We define the term to represent the 3D human body position in a total of 12 categories, including semantic terminology entity and semantic disorder. The Blender and 3ds Max programs are used to create the 3D model from medical imaging data. The generated 3D human body model is expressed by the ID of the coordinate type (x, y, and z axes) based on the anatomical position and mapped to the semantic entity including the meaning. We propose a system of standard terminology enabling integration and utilization of the 3D human body model, coordinates (ID), and metadata. In the future, through cooperation with the Electronic Health Record system, we will contribute to clinical research to generate higher-quality big data.
의료영상 공개 데이터는 수집에 한계가 있어 데이터셋의 양이 부족하다는 문제점이 있다. 때문에 기존 연구들은 공개 데이터셋에 과적합 되었을 우려가 있다. 본 논문은 실험을 통해 8개의 (Unet, X-Net, HarDNet, SegNet, PSPNet, SwinUnet, 3D-ResU-Net, UNETR) 의료영상 분할 모델의 성능을 비교함으로써 기존 모델의 성능을 재검증하고자 한다. 뇌졸중 진단 공개 데이터 셋인 Anatomical Tracings of Lesions After Stroke(ATLAS) V1.2과 ATLAS V2.0에서 모델들의 성능 비교 실험을 진행한다. 실험결과 대부분 모델은 V1.2과 V2.0에서 성능이 비슷한 결과를 보였다. 하지만 X-net과 3D-ResU-Net는 V1.2 데이터셋에서 더 높은 성능을 기록했다. 이러한 결과는 해당 모델들이 V1.2에 과적합 되었을 것으로 해석할 수 있다.
Seo, Sang-Wan;Lee, Wan-Sun;Byun, Jae-Young;Lee, Kyu-Bok
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제9권6호
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pp.409-415
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2017
PURPOSE. Accurate information is essential in dentistry. The image information of missing teeth is used in optically based medical equipment in prosthodontic treatment. To evaluate oral scanners, the standardized model was examined from cases of image recognition errors of linear discriminant analysis (LDA), and a model that combines the variables with reference to ISO 12836:2015 was designed. MATERIALS AND METHODS. The basic model was fabricated by applying 4 factors to the tooth profile (chamfer, groove, curve, and square) and the bottom surface. Photo-type and video-type scanners were used to analyze 3D images after image capture. The scans were performed several times according to the prescribed sequence to distinguish the model from the one that did not form, and the results confirmed it to be the best. RESULTS. In the case of the initial basic model, a 3D shape could not be obtained by scanning even if several shots were taken. Subsequently, the recognition rate of the image was improved with every variable factor, and the difference depends on the tooth profile and the pattern of the floor surface. CONCLUSION. Based on the recognition error of the LDA, the recognition rate decreases when the model has a similar pattern. Therefore, to obtain the accurate 3D data, the difference of each class needs to be provided when developing a standardized model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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