Purpose : This study was to evaluate the influence of slice thickness of computed tomography (CT) and rapid protyping (RP) type on the accuracy of 3-dimensional medical model. Materials and Methods: Transaxial CT data of human dry skull were taken from multi-detector spiral CT. Slice thickness were 1, 2, 3 and 4 mm respectively. Three-dimensional image model reconstruction using 3-D visualization medical software (V-works /sup TM/ 3.0) and RP model fabrications were followed. 2-RP models were 3D printing (Z402, Z Corp., Burlington, USA) and Stereolithographic Apparatus model. Linear measurements of anatomical landmarks on dry skull, 3-D image model, and 2-RP models were done and compared according to slice thickness and RP model type. Results: There were relative error percentage in absolute value of 0.97, 1.98,3.83 between linear measurements of dry skull and image models of 1, 2, 3 mm slice thickness respectively. There was relative error percentage in absolute value of 0.79 between linear measurements of dry skull and SLA model. There was relative error difference in absolute value of 2.52 between linear measurements of dry skull and 3D printing model. Conclusion: These results indicated that 3-dimensional image model of thin slice thickness and stereolithographic RP model showed relative high accuracy.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.3
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pp.135-138
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2014
This paper devices a facial expression recognition method robust to overfitting using 2D-DCT and EHMM algorithm. In particular, this paper achieves enhanced recognition performance by setting up a large window size for 2D-DCT feature extraction and extracting the observation vectors of EHMM. The experimental results on the CK facial expression database and the JAFFE facial expression database showed that the facial expression recognition accuracy was improved according as window size is large. Also, the proposed method revealed the recognition accuracy of 87.79% and showed enhanced recognition performance ranging from 46.01% to 50.05% in comparison to previous approaches based on histogram feature, when CK database is employed for training and JAFFE database is used to test the recognition accuracy.
Purpose: In radiomics analysis, to evaluate features, and predict genetic characteristics and survival time, the pixel values of lesions depicted in computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) images are used. CT and MRI offer three-dimensional images, thus producing three-dimensional features (Features_3d) as output. However, in reports, the superiority between Features_3d and two-dimensional features (Features_2d) is distinct. In this study, we aimed to investigate whether a difference exists in the prediction accuracy of radiomics analysis of lung cancer using Features_2d and Features_3d. Methods: A total of 38 cases of large cell carcinoma (LCC) and 40 cases of squamous cell carcinoma (SCC) were selected for this study. Two- and three-dimensional lesion segmentations were performed. A total of 774 features were obtained. Using least absolute shrinkage and selection operator regression, seven Features_2d and six Features_3d were obtained. Results: Linear discriminant analysis revealed that the sensitivities of Features_2d and Features_3d to LCC were 86.8% and 89.5%, respectively. The coefficients of determination through multiple regression analysis and the areas under the receiver operating characteristic curve (AUC) were 0.68 and 0.70 and 0.93 and 0.94, respectively. The P-value of the estimated AUC was 0.87. Conclusions: No difference was found in the prediction accuracy for LCC and SCC between Features_2d and Features_3d.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.21
no.4
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pp.301-308
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2003
This study describes the methodology that improves the accuracy of the 3D object-space data extracted from IKONOS satellite images by improving the accuracy of a RPC(Rational Polynomial Coefficient) model. For this purpose, we developed the algorithm to adjust a RPC model, and could improve the accuracy of a RPC model with this algorithm and geographically well-distributed GCPs(Ground Control Points). Furthermore, when a RPC model was adjusted with this algorithm, the effects of geographic distribution and the number of GCPs on the accuracy of the adjusted RPC model was tested. The results showed that the accuracy of the adjusted RPC model is affected more by the distribution of GCPs than by the number of GCPs. On the basis of this result, the algorithm using pseudo_GCPs was developed to improve the accuracy of a RPC model in case the distribution of GCPs was poor and the number of GCPs was not enough to adjust the RPC model. So, even if poorly distributed GCPs were used, the geographically adjusted RPC model could be obtained by using pseudo_GCPs. The less the pseudo_GCPs were used -that is, GCPs were more weighted than pseudo_GCPs in the observation matrix-, the more accurate the adjusted RPC model could be obtained, Finally, to test the validity of these algorithms developed in this study, we extracted 3D object-space coordinates using RPC models adjusted with these algorithms and a stereo pair of IKONOS satellite images, and tested the accuracy of these. The results showed that 3D object-space coordinates extracted from the adjusted RPC models was more accurate than those extracted from original RPC models. This result proves the effectiveness of the algorithms developed in this study.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2004.10a
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pp.201-206
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2004
Laser scanner are getting used for inspection and reverse engineering in industry such as motors, electronic products, dies and molds. However, due to the lack of efficient scanning technique, the tasks become limited to the low accuracy purpose. The main reasons for this limitation for usefulness are caused from the optical drawback, such as irregular reflection, scanning direction normal to measuring surface, the influence of surface integrity, and other optical disturbances. To overcome these drawback of laser scanner, this study propose the mechanism to reduce the optical trouble by using the 2 kinds of rotational movement axis and by composing the spherical coordinate to scanning the surface keeping normal direction consistently. So, it could be designed and interfaced the measuring device to realize that mechanism, and then it could acquisite the accurate 3D form cloud data. Also, these data are compared with the standard master ball and the data acquisited from the touch point sensor, to evaluate the accuracy and stability of measurement and to demonstrate the implementation of an dental tooth purpose system
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.245-247
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2010
This research presents both system structure analysis to improve performance of 3D laser scanner, which has time of flight method, and scheme to minimize distance measurement errors during signal process. With the help of reference source, we minimized the instability of electronic signal processing time and possibility of distance measurement errors. Furthermore, it helps easy alignment and accuracy of system by using fiber delay line and coupler.
The needs of 3-D data have been increasing for various applications like visualization, 3-D modeling, planning and management as well as entertainment. Mobile mapping has become a quick and practical means for acquiring necessary 3-D data for above-mentioned applications. A mobile mapping system mainly consists of two main components, viz. data acquisition devices and positioning devices. The data acquisition devices consist of CCD cameras or/and laser scanners. The positioning devices consist of GPS, INS, Odometer (shaft encoder) and some other referencing devices. The overall accuracy of mobile mapping system depends on the accuracy of positioning devices and their integrated output. Though, GPS is the main input device for the position information, the signal is not available for the computation of position all the times in urban area. The GPS satellites are normally obstructed by high-rise buildings. Thus it is very important to understand the accuracy of such a system in different environments and means to solve such problems. We have developed a mobile mapping system called VLMS (Vehicle-borne Laser Mapping System), which consists of CCD Cameras, Laser scanners, GPS, INS and Odometer. In this paper, we will present and discuss the accuracy of this system with data acquired in different environments (open area, urban area, tunnel, express way etc) by analyzing the data with respect to other existing digital data.
Binocular-pair images obtained from two cameras can be used to calculate the three-dimensional (3D) world coordinate of a feature point. However, to apply this method, measurement accuracy of binocular vision depends on some structure factors. This paper presents an experimental study of measurement distance, baseline distance, and baseline direction. Their effects on camera reconstruction accuracy are investigated. The testing set for the binocular model consists of a series of feature points in stereo-pair images and corresponding 3D world coordinates. This paper discusses a method to increase the baseline distance of two cameras for enhancing the accuracy of a binocular vision system. Moreover, there is an inflexion point of the value and distribution of measurement errors when the baseline distance is increased. The accuracy benefit from increasing the baseline distance is not obvious, since the baseline distance exceeds 1000 mm in this experiment. Furthermore, it is observed that the direction errors deduced from the set-up are lower when the main measurement direction is similar to the baseline direction.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.145-151
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2023
3D-CNN is one of the deep learning techniques for learning time series data. Such three-dimensional learning can generate many parameters, so that high-performance machine learning is required or can have a large impact on the learning rate. When learning dynamic hand-gestures in spatiotemporal domain, it is necessary for the improvement of the efficiency of dynamic hand-gesture learning with 3D-CNN to find the optimal conditions of input video data by analyzing the learning accuracy according to the spatiotemporal change of input video data without structural change of the 3D-CNN model. First, the time ratio between dynamic hand-gesture actions is adjusted by setting the learning interval of image frames in the dynamic hand-gesture video data. Second, through 2D cross-correlation analysis between classes, similarity between image frames of input video data is measured and normalized to obtain an average value between frames and analyze learning accuracy. Based on this analysis, this work proposed two methods to effectively select input video data for 3D-CNN deep learning of dynamic hand-gestures. Experimental results showed that the learning interval of image data frames and the similarity of image frames between classes can affect the accuracy of the learning model.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.1
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pp.23-26
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2014
The aim of this report is to evaluate accuracy using3D surgical simulationand digitally printedwafer in orthognathic surgery. 22-year-old female was diagnosed with mandibular prognathism and apertognathia based on 3D diagnosis using CT. Digital dentition images were taken by laser scanning from dental cast, and each STL images were integrated into one virtual skull using simulation software. Digitalized intermediate wafer was manufactured using CAD/CAM software and 3D printer, and used to move maxillary segment in real patient. Constructed virtual skull from 1 month postoperative CT scan was superimposedinto simulated virtual model to reveal accuracy. Almost maxillo-mandibular landmarks were placed in simulated position within 1 mm differences except right coronoid process. Thus 3D diagnosis, surgical simulation, and digitalized wafer could be useful method to orthognathic surgery in terms of accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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