목 적: Fiducial marker를 이용한 전립선암 방사선치료 시 적용 가능한 여러 영상유도 중 marker match를 이용한 Image guided radiotherapy (IGRT)의 유용성에 관하여 연구하고자 한다. 대상 및 방법: Fiducial marker를 이용해 영상유도 방사선 치료를 실시하는 전립선암 환자 10명을 대상으로 하였고, On-board image (OBI) system이 구성된 선형가속기(CLINAC iX)를 이용하였다. 환자를 set up 한 후 marker match와 Cone-beam Computed Tomography (CBCT)를 이용해 영상 유도를 실시한 후 X, Y, Z축에 대한 보정 값을 결정하고 이를 비교 평가하였다. 동일 환자를 대상으로 동일한 조건에서 marker match와 CBCT를 1주일에 한 번씩 총 5회 시행하였다. 결 과: Marker match와 CBCT에서 10명 모두 동일한 방향성을 보였고, marker match와 CBCT의 보정 값을 비교해본 결과 평균적으로 X축에서 약 0.6 mm, Y축에서 약 0.7 mm, Z축에서 약 0.8 mm의 차이를 보였다. 결 론: Fiducial marker를 이용하여 전립선암을 치료할 경우 marker match의 사용은 CBCT를 이용한 영상 유도와 평균 1.0 mm 미만의 보정 값의 차이를 보였으며, CBCT를 단독으로 이용하여 영상유도를 실시하는 것 보다 marker match와 CBCT를 이용한 3D/3D match를 병행하여 영상 유도를 실시하는 것이 치료기간 동안 영상 유도로 인한 환자의 피폭을 줄이고 영상획득 시간을 단축시킬 수 있어 매우 유용하였다.
목 적: Fiducial marker를 이용하여 움직이는 장기인 간암의 영상유도 방사선 치료 시 fiducial marker에서 발생하는 artifact의 영향에 대하여 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 영상 유도 시스템과 CT simulator를 사용하여 고정된 fiducial marker의 artifact 크기 측정, 움직이는 fiducial marker 궤적의 길이 측정과 2차원 정합과 3차원 정합을 각각 시행하였으며, 이때 couch의 좌표 이동 값을 분석하였다. 결 과: 고정된 3.00 mm 크기의 fiducial marker artifact 크기 측정 결과 기준 CT 슬라이스 두께 1.25, 2.50, 5.00, 10.00 mm에서 CT 4.90, 8.10, 12.90, 19.70 mm, 온 보드 영상장치 5.60, 10.60, 14.70, 29.40 mm로 측정되었고, 40.00 mm로 움직이는 fiducial marker 궤적의 길이를 측정한 결과 CT 42.00, 43.10, 46.50 mm, 온 보드 영상장치 43.40, 46.0, 49.30 mm로 측정되었다. 2차원 정합과 3차원 정합 사이에 1.00, 2.00, 8.00 mm의 좌표 이동이 발생하였다. 결 론: Fiducial marker를 이용하여 영상 유도 방사선 치료를 시행 할 때 fiducial marker에서 발생하는 artifact를 고려하여 slice thickness를 2.50 mm 이하로 설정하는 것이 치료 오차를 최소화 할 수 있는 방법이라 생각한다.
In image processing and robotic applications, two-dimensional (2D) black and white patterned planar markers are widely used. However, these markers are not detectable in low visibility environment and they are not changeable. This research proposes an active and adaptive marker node, which displays 2D marker patterns using light emitting diode (LED) arrays for easier recognition in the foggy or turbid underwater environments. Because each node is made to blink at a different frequency, active LED marker nodes were distinguishable from each other from a long distance without increasing the size of the marker. We expect that the proposed system can be used in various harsh conditions where the conventional marker systems are not applicable because of low visibility issues. The proposed system is still compatible with the conventional marker as the displayed patterns are identical.
The purpose of this study is to develop an improved marker auto-identification algorithm for reduce of data processing time through improve the efficiency of noise elimination and marker separation. The maker auto-identification algorithm was programming named KUMAS used Delphi language. For the study, various experiments were conducted for the verification of KUMAS. and compared two systems of established with the KUMAS. Four different motions - cycling, gait, rotation, and pendulum -, were selected and tested. Motions were filmed 30Hz frames rate per second. ${\chi}^2$ used for statistical analysis. Significant level were ${\alpha}=.05$. The test results were as follow. 1. Increased the success ratio of marker auto-identification. 2. The efficiency of marker auto-identification was remarkably improved through marker separation, noise elimination. 3. The marker auto-identification ability was improved in 2D-image plane include the 3D motion. 4. Significant different were found between KUMAS and B-SYS(established system) with non-input the artificial noise frames, input the artificial noise frames and total frames.
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.
Purpose: To propose a new infusion rate monitoring technique based on the 2D image marker tacking to improve patient safety by preventing syringe pump-related medication accidents due to decreased infusion rate control accuracy. Materials and Methods: The infusion rate of the syringe pump and drug residue in the pump-equipped syringe were monitored in real time by tracking the movement of the 2D image markers attached to the syringe pump. Results: The error rate between the set and the estimated infusion rates was 1.03, 0.66, 1.95, 0.23, and 1.05% when the infusion rate setting was 10, 20, 30, 40, and 50 mL/H, respectively. In addition, the error rate between the actual and the estimated drug residues was 1.04, 0.47, 0.60, 3.66, and 0.00% when the infusion rate setting was 10, 20, 30, 40, and 50 mL/H, respectively. Conclusion: Experimental results demonstrated that the proposed technique can increase the efficiency of the safety management system for seriously ill inpatients by decreasing a possibility of syringe pump-related medication accidents in hospitals.
In this study, the 3- dimensional (3-D) learning contents are suggested using 'Augmented Reality' instead of existing 2-dimensional (2-D) learning methods. At the present, there are some 2-D learning methods using texts, image, pictures, and videos called e-learning. However, these one-way 2-D methods have some disadvantages such as declining learner's immersion and concentration. Thus, the 3-D learning contents using 'Augmented Reality' are suggested to compensate the disadvantages. According to the development of information technology (IT), the augmented reality has many applications to the era of ubiquitous. However, there are some disadvantages when learners use these contents as following; non-augmenting by partially hiding from makers and declining concentration by patterns of the makers. In this study, the beneficial marker which can solve this non-augmenting phenomenon is suggested.
Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific face image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based face model.
본 논문은 모바일 기반 양안식 HMD 기기를 사용하는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 단안영상으로부터 삼차원 입체영상을 생성하는 효과적인 기법을 제안한다. 모바일 기기의 단안카메라로는 좌안과 우안에 대해 정확한 양안시차를 제공하는 양안영상을 생성할 수 없기 때문에, 기존의 양안식 증강현실 시스템에서는 좌안과 우안에 동일한 실세계 영상을 제공하여 입체감과 몰입감이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 대부분의 사용자들이 마커를 주시한다는 가정 하에, 기존 방법에 비해 높은 입체감과 시각적 편안함을 제공하는 단안카메라 기반 3차원 입체영상 생성기법을 제안한다. 마커와 카메라의 3차원 자세정보를 통해 단안영상을 3차원 공간상에 나타내고, 사용자의 좌안과 우안에 해당하는 가상의 두 카메라를 통해 단안영상의 마커영역과 마커 위에 증강될 가상물체에 대해서 시차를 계산한다. 마커 이외의 영역은 블러 효과를 적용하여 선명도를 낮추고 양안식 HMD를 통해 입체 콘텐츠를 감상할 때 발생하는 시각적인 피로를 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 생성된 3차원 입체영상이 기존 방법에 비해 높은 입체감을 제공하는지 여부를 세 가지의 사용자 실험을 통해 평가하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존방법에 비해 높은 입체감을 제공하고 시각적인 피로가 크지 않는다는 것, 사람의 시차와 동일한 스테레오 카메라를 통해 촬영된 영상과 유사한 현실감을 사용자에게 제공한다는 것, 그리고 영상블러를 통해 사용자의 시각적인 피로도가 감소되었다는 사실을 확인하였다.
본 논문에서는 증강현실에서 마커에 포함된 이미지뿐만 아니라 문자 인식을 지원하기 위한 심플 프레임 마커를 제안한다. 마커 내부에 임의의 패턴 대신에 문자를 삽입하고 문자 인식 알고리즘(Optical Character Recognition)을 사용하여 인식하면 실행 전 학습과정이 필요 없을 뿐만 아니라 문자의 친숙함 때문에 시각적 장애요인도 줄일 수 있다. 따라서 기존의 마커 방식인 이미지뿐만 아니라 문자도 인식하기 위해서 제안된 심플 프레임 마커는 정의된 마커의 가로세로 비율에 따라 이미지타입의 마커(Square SFMarker)인지 문자타입의 마커(Rectangle SFMarker)인지를 구별하고 각기 다른 인식 알고리즘을 적용한다. 또한 문자 인식을 위한 전처리 과정을 줄이기 위해 디자인 단계에서 마커 테두리에 방향정보를 삽입하고, 인식 단계에서는 이 방향 정보를 추출하여 문자 인식을 빠르고 정확하게 수행한다. 마지막으로 매 프레임 문자를 인식하는 알고리즘을 수행 시 추적 속도가 저하되므로, 프레임간 변화량이 적을 때는 이전 프레임의 인식 결과 정보를 사용하여 수행 속도를 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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