Nowadays, ultrasound Doppler imaging is widely used in assessing cardiovascular functions in the human body. However, a major drawback of ultrasonic Doppler methods is that they can provide information on blood flow velocity along the ultrasound beam propagation direction only. Thus, the blood flow velocity is estimated differently depending on the angle between the ultrasound beam and the flow direction. In order to overcome this limitation, there have been many researches devoted to estimating both axial and lateral velocities. The purpose of this article is to survey various two-dimensional velocity estimation methods in the context of Doppler imaging. Some velocity vector estimation methods can also be applied to determine tissue motion as required in elastography. The discussion is mainly concerned with the case of estimating a two-dimensional in-plane velocity vector involving the axial and lateral directions.
This study estimates the relative position between body segments using segment orientation and segment-to-joint center (S2J) vectors. In many wearable motion tracking technologies, the S2J vector is treated as a constant based on the assumption that rigid body segments are connected by a mechanical ball joint. However, human body segments are deformable non-rigid bodies, and they are connected via ligaments and tendons; therefore, the S2J vector should be determined as a time-varying vector, instead of a constant. In this regard, our previous study (2021) proposed a method for determining the time-varying S2J vector from the learning dataset using a regression method. Because that method uses a deformation-related variable to consider the deformation of S2J vectors, the optimal variable must be determined in terms of estimation accuracy by motion and segment. In this study, we investigated the effects of deformation-related variables on the estimation accuracy of the relative position. The experimental results showed that the estimation accuracy was the highest when the flexion and adduction angles of the shoulder and the flexion angles of the shoulder and elbow were selected as deformation-related variables for the sternum-to-upper arm and upper arm-to-forearm, respectively. Furthermore, the case with multiple deformation-related variables was superior by an average of 2.19 mm compared to the case with a single variable.
본 논문에서는 증강현실 게임에서의 동작 기반 상호작용의 설계 및 구현 기법을 기술한다. 증강현실에서는 상호작용의 도구로 고전적인 입력 장치보다 사용자의 동작에 의존한다. 동작 기반 증강현실 게임은 신체적 움직임에 의한 상호작용을 사용하는 실감 게임의 유망한 분야이나 현재의 동작 인식 기술의 불안정성으로 인해서 증강현실 응용에서 동작 인식 장치를 주 입력 장치로 사용하는 데에는 한계가 있다. 이러한 한계에 대처하기 위해서 각 증강현실 응용들은 여러 보완수단들을 동원하고 있고 이로 인해서 증강현실 게임의 구조가 불규칙적이며 비효율적으로 설계되는 경향이 있다. 본 논문에서는 동작 기반 증강현실 게임의 효율적인 개발 방법론을 제시한다. 실제 탁구채를 사용하는 동작 인터페이스를 가지는 증강현실 탁구게임의 프로토타입을 제시된 방법론에 따라서 설계하고 이를 구현하였다. 구현된 증강현실 게임에서의 상호작용에 있어서 탁구채를 고속으로 인식하고 지연 없이 상호작용 됨을 확인하였다.
본 연구의 목적은 본 연구에서는 탄소나노튜브 기반의 신축성 직물 센서의 모양과 의복 상 부착 위치가 아동의 사지 관절 동작 센싱 성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 아동의 사지 동작 센싱에 적합한 직물 동작 센서의 요건을 규명하고자 하였다. 실험 대상 아동에게 2종의 센서 모양과 2개의 센서 부착 위치에 따라 조작된 실험복을 착의시킨 후 60 deg/sec의 속도로, 팔과 다리의 굽힘-폄 동작(60°, 90°의 동작 각도별로 10회씩 3회 반복 동작, 총 60회 동작)에 의한 직물 센서의 신장과 수축에 따른 전압의 변화량을 측정하였으며, 가속도 센서를 함께 부착하여, 센싱 결과의 일치도를 분석함으로써 신뢰도를 검증하였다. 실험 결과 아동의 팔과 다리 동작을 가장 효율적으로 측정할 수 있는 직물 센서의 구성 요건은 장방형 모양 센서 및 관절로부터 4cm 아래 부위에 부착된 센서로 나타났다. 본 연구에서는 아동의 사지 동작 측정에 적합한 직물 센서를 개발하고 관절동작 센싱에 적합한 센서의 모양과 의복 상 부착 위치에 대한 조건을 분석하였으며, 의복에 통합된 유연한 직물 센서를 활용하여 인체 부위별 동작 센싱이 가능하다는 것을 규명하였다.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우 중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을 추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을 위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상($1,024{\times}768$ 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과 IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 $3.95{\pm}0.02$ (RPM), $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서 $1.85{\pm}0.02$ cm, 6.6 fps에서 $1.94{\pm}0.02$ cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의 차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된 신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의 움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과 비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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