최근 과학기술의 발달과 급속한 도시화, 산업화 등으로 토지활용에 대한관심이 증가됨에 따라 토지의 이용이 지표면뿐만 아니라 지상의 공간과 지하의 공간으로 확대되고 있다. 이와 같은 토지이용의 입체화에 따라 공간상의 권리의 대상인 각종 건축물 및 시설물 등을 현재의 2차원 지적등록 방법으로는 그 한계성을 나타내고 있다. 따라서 지표면은 물론 공간상에 생성될 수 있는 다양한 형태의 구조물 및 시설물 등의 물리적 객체와 소유권 및 기타 권리관계를 등록할 수 있는 방안이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 3차원 지적등록의 필요성과 3차원 지적등록의 대상 등의 분석을 통하여 공간상의 3차원 지적 분할과 이의 가시화를 통하여 실현가능한 3차원 지적 등록을 위한 모형을 제시하고자 하였다.
Lower limbs deformity is a congenital disease and can also be occurred by an acquired factor. This paper suggests a new technique for surgical planning of Corrective Osteotomy for Lower Limbs (COLL) using 2D-3D medical image registration. Converting to a 3D modeling data of lower limb based on CT (computed tomography) scan, and divide it into femur, tibia and fibula; which composing the lower limb. By rearranging the model based on the biplane 2D images of X-ray data, a 3D upright bone structure was acquired. There are two ways to array the 3D data on the 2D image: Intensity-based registration and feature-based registration. Even though registering Intensity-based method takes more time, this method will provide more precise results, and will improve the accuracy of surgical planning.
A new method for the 3D automatic registration of the multiple range images has been developed for the 3D scanners(non-contact coordinates measurement systems). In the existing methods, the user usually has to input more than 3 pairs of corresponding points for the iterative registration process. The major difficulty of the existing systems lies in that the input corresponding points must be selected very carefully because the optimal searching process and the registration results mostly depend upon the accuracy of the selected points. In the proposed method, this kind of difficulty is greatly mitigated even though it needs only 2 pairs of the corresponding input points. Several registration examples on the 3D measured data have been presented and discussed with the introduction to the proposed algorithm.
In this paper, we propose a registration method of 3d facial scan data and CBCT data using voxelization and distance map. First, two data sets are initially aligned by exploiting the voxelization of 3D facial scan data and the information of the center of mass. Second, a skin surface is extracted from 3D CBCT data by segmenting air and skin regions. Third, the positional and rotational differences between two images are accurately aligned by performing the rigid registration for the distance minimization of two skin surfaces. Experimental results showed that proposed registration method correctly aligned 3D facial scan data and CBCT data for ten patients. Our registration method might give useful clinical information for the oral surgery planning and the diagnosis of the treatment effects after an oral surgery.
Comparing to general scanning data, the 3D digital map for large construction sites and complex buildings consists of millions of points. The large construction site needs to be scanned multiple times by drone photogrammetry or terrestrial laser scanner (TLS) survey. The scanned point cloud data are required to be registrated with high resolution and high point density. Unlike the registration of 2D data, the matrix of translation and rotation are used for registration of 3D point cloud data. Archiving high accuracy with 3D point cloud data is not easy due to 3D Cartesian coordinate system. Therefore, in this study, iterative closest point (ICP) registration method for improve accuracy of 3D digital map was employed by different overlap ratio on 3D digital maps. This study conducted the accuracy test using different overlap ratios of two digital maps from 10% to 100%. The results of the accuracy test presented the optimal overlap ratios for an ICP registration method on digital maps.
Image Guided Surgery (IGS) system which has variously tried in medical engineering fields is able to give a surgeon objective information of operation process like decision making and surgical planning. This information is displayed through 3D images which are acquired from image modalities like CT and MRI for pre-operation. The technique of image registration is necessary to construct IGS system. Image registration means that 3D model and the object operated by a surgeon are matched on the common frame. Major techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to additional trauma, its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone and generating noise data when 2D slice images are acquired by image modality because many markers are made of metal. Therefore, this paper developed shape-based registration technique to improve the limitation of fiducial marker based IGS system. Iterative Closest Points (ICP) algorithm was used to match corresponding points and quaternion based rotation and translation transformation using closed form solution applied to find the optimized cost function of transformation. we assumed that this algorithm were used in Total Knee replacement (TKR) operation. Accordingly, we have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks and this registration algorithm was evaluated in a femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration.
본 논문에서는 수술 전에 획득한 전산화 단층촬영영상에서 추출한 3차원 정보를 수술 중에 획득한 2차원 X-선 투시영상에 실시간으로 표시하기 위하여 표식기 기반 고속 2차원-3차원 영상정합 방법을 제안한다. 정합과정은 전처리 과정과 실시간 정합 과정으로 나누어진다. 전처리 과점에서 가장 많은 계산량을 필요로 하는 DRR의 생성을 그래픽 하드웨어를 이용하여 고속으로 생성하고, 표식기를 부착한 심장 모형데이타에서 자동으로 표식기를 탐색 추출 한다. 실시간 정합 과정은 주축 정합을 이용한 평면 내부 정합과 구좌표계에서 최소 오차 탐색 방법을 이용한 평면 외부 정합 방법으로 분리하여 계층적으로 정합하여 탐색 범위를 6자유도에서 2자유도로 개선하였다. 본 제안방법은 실시간 계산을 최소화함으로써 정확성을 유지하면서 정합의 효율성을 개선하였다.
3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.3-12
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2020
Nowadays, as-is BIM generation has been popularly adopted in the architecture, engineering, construction and facility management (AEC/FM) industries. In order to generate a 3D as-is BIM of a structural component, current methods require a registration process that merges different sets of point cloud data obtained from multiple locations, which is time-consuming and registration error-prone. To tackle this limitation, this study proposes a registration-free 3D point cloud data acquisition technique for as-is BIM generation. In this study, small-size mirrors that rotate in both horizontal and vertical direction are used to enable the registration-free data acquisition technique. First, a geometric model that defines the relationship among the mirrors, the laser scanner and the target component is developed. Second, determinations of optimal laser scanner location and mirror location are performed based on the developed geometrical model. To validate the proposed registration-free as-is BIM generation technique, simulation tests are conducted on key construction components including a PC slab and a structural wall. The result demonstrates that the registration-free point cloud data acquisition technique can be applicable in various construction elements including PC elements and structural components for as-is BIM generation.
Image Guided Surgery(IGS) system has been developed to provide exquisite and objective information to surgeons for surgical operation process. It is necessary that registration technique is important to match between 3D image model reconstructed from image modalities and the object operated by surgeon. Majority techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone. Therefore, shape-based registration technique using geometric characteristics of the object has been invested to improve the limitation of IGS system. During Total Knee Replacement(TKR) operation, it is challenge to register with high accuracy by using shape-based registration because the area to acquire sample data from knee is limited. We have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks on the object and this registration algorithm was evaluated in femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration. We expect that this technique can efficiently improve the IGS system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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