메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
주수빈 문정환 (성균관대학교) 신기영 (한국전기연구원)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제53권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
118 - 125 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 스테레오 비전을 이용한 환자-영상 간 정합 방법
Ⅲ. 실험 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (23)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-002398180