Woo, Taeyong;Kraeima, Joep;Kim, Yong Oock;Kim, Young Seok;Roh, Tai Suk;Lew, Dae Hyun;Yun, In Sik
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.2
no.2
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pp.90-93
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2015
The fibula free flap has now become the most reliable and frequently used option for mandible reconstruction. Recently, three dimensional images and printing technologies are applied to mandibular reconstruction. We introduce our recent experience of mandibular reconstruction using three dimensionally planned fibula free flap in a patient with gunshot injury. The defect was virtually reconstructed with three-dimensional image. Because bone fragments are dislocated from original position, relocation was necessary. Fragments are virtually relocated to original position using mirror image of unaffected right side of the mandible. A medical rapid prototyping (MRP) model and cutting guide was made with 3D printer. Titanium reconstruction plate was adapted to the MRP model manually. 7 cm-sized fibula bone flap was designed on left lower leg. After dissection, proximal and distal margin of fibula flap was osteotomized by using three dimensional cutting guide. Segmentation was also done as planned. The fibula bone flap was attached to the inner side of the prebent reconstruction plate and fixed with screws. Postoperative evaluation was done by comparison between preoperative planning and surgical outcome. Although dislocated condyle is still not in ideal position, we can see that reconstruction was done as planned.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3721-3737
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2015
3D reconstruction based on binocular data is significant to machine vision. In our method, we propose a new and high efficiency 3D reconstruction approach by using a consumer camera aiming to: 1) address the configuration problem of dual camera in the binocular reconstruction system; 2) address stereo matching can hardly be done well problem in both time computing and precision. The kernel feature is firstly proposed in calibration stage to rectify the epipolar. Then, we segment the objects in the camera into background and foreground, for which system obtains the disparity by different method: local window matching and kernel feature-based matching. Extensive experiments demonstrate our proposed algorithm represents accurate 3D model.
3D reconstruction of urban architecture, land, and roads is an important part of building a "digital city." Unmanned aerial vehicles (UAVs) are gradually replacing other platforms, such as satellites and aircraft, in geographical image collection; the reason for this is not only lower cost and higher efficiency, but also higher data accuracy and a larger amount of obtained information. Recent 3D reconstruction algorithms have a high degree of automation, but their computation time is long and the reconstruction models may have many voids. This paper decomposes the object into multiple regional parallel reconstructions using the clustering principle, to reduce the computation time and improve the model quality. It is proposed to detect the planar area under low resolution, and then reduce the number of point clouds in the complex area.
Design is important in the IT, digital appliance, and auto industries. Aesthetic and art images are being applied for better design satisfaction of the products. Various artistic image patterns are used to satisfy demand of design, but it takes much lead-time and effort to implement them for making dies and molds. In this paper, a hybrid reverse engineering method generating accurate 3D engraving models from 2D art images is proposed through image processing, 3D reconstruction, and NURBS interpolation methods. In order to generate the 3D model from the 2D artistic image, cloud points with z-depth are extracted according to intensity values of the image. An adaptive median filter and harmonic filter are used to obtain the intensity values accurately. NURBS surfaces are generated through the interpolation of the cloud points. Performance of the developed system is to be confirmed through the realization of Mona Lisa and Golden Gate Bridge.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.10
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pp.1853-1859
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2008
In this paper, we propose a novel method to improve the visual quality of reconstructed images for 3D pattern recognition based on the computational integral imaging reconstruction (CIIR). The proposed CIIR method provides improved 3D reconstructed images by superimposing magnified elemental images by a combination of a round mapping model and image interpolation algorithms. To objectively evaluate the proposed method, we introduce an experimental framework for a computational pickup process and a CIIR process using a Gaussian function and evaluate the proposed method. We also carry out experiments on 3D objects and present their results.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.2
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pp.57-61
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2014
We present a robust 3D facial reconstruction method using a single image generated by face-specific super resolution technique. Based on the several consecutive frames with low resolution, we generate a single high resolution image and a three dimensional facial model based on it. To do this, we apply PME method to compute patch similarities for SR after two-phase warping according to facial attributes. Based on the SRI, we extract facial features automatically and reconstruct 3D facial model with basis which selected adaptively according to facial statistical data less than a few seconds. Thereby, we can provide the facial image of various points of view which cannot be given by a single point of view of a camera.
Background: Montgomery T-tube is widely used to maintain airway in many cases. Market-available tubes are not always fit to the trachea of each patient and need some modification such as trimming. Complications do happen in prolonged use like tracheostomy tubes. To overcome above limitations, we designed custom-made T-tube using CT data with the aid of 3D reconstruction software. Material and Method: Boundaries were extracted from neck CT data of normal person and processed by surface rendering methods. Real laryngotracheal model and tracheal inner surface-mimicking tube model were made with plaster and rubber. The main tube was designed by accumulation of circles or simple closed curves made from boundaries. Stomal tube was made by accumulation of squares due to limitation of software. Measurement data of tracheal lumen were used to custom-made T-tubes. Tracheal lumen residing portion (vertical limb) was made like circular cylinder or simple closed curved cylinder. Stomal portion (horizontal limb) was designed like square cylinder. Results: Custom made T-tube with cylindric vertical limb and horizontal limb of square cylinder was designed. Conclusion: CT data was helpful in making custom made T-tube with 3D reconstruction technique. If suitable materials are available, commercial T-tube can be printed out from 3D printers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.3856-3863
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2012
A 3D reconstruction technique from stereo images that requires minimal intervention from the user has been developed. The reconstruction problem consists of three steps of estimating specific geometry groups. The first step is estimating the epipolar geometry that exists between the stereo image pairs which includes feature matching in both images. The second is estimating the affine geometry, a process to find a special plane in the projective space by means of vanishing points. The third step, which includes camera self-calibration, is obtaining a metric geometry from which a 3D model of the scene could be obtained. The major advantage of this method is that the stereo images do not need to be calibrated for reconstruction. The results of camera calibration and reconstruction have shown the possibility of obtaining a 3D model directly from features in the images.
In the radiation treatment planning (RTP) process, especially for stereotactic radiosurgery (SRS), knowing the exact volume and shape and the precise position of a lesion is very important. Sometimes X-ray projection images, such as angiograms, become the best choice for lesion identification. However, while the exact target position can be acquired by bi-projection images, 3D target reconstruction from bi-projection images is considered to be impossible. The aim of this study was to reconstruct the 3D target volume from multiple projection images. It was assumed that we knew the exact target position in advance, and all processes were performed in Target Coordinates, where the origin was the center of the target. We used six projections: two projections were used to make a Reconstruction Box and four projections were for image acquisition. The Reconstruction Box was made up of voxels of 3D matrices. Projection images were transformed into 3D in this virtual box using a geometric back-projection method. The resolution and the accuracy of the reconstructed target volume were dependent on the target size. An algorithm was applied to an ellipsoid model and a horseshoe-shaped model. Projection images were created geometrically using C program language, and reconstruction was also performed using C program language and Matlab ver. 6(The Mathwork Inc., USA). For the ellipsoid model, the reconstructed volume was slightly overestimated, but the target shape and position proved to be correct. For the horseshoe-shaped model, reconstructed volume was somewhat different from the original target model, but there was a considerable improvement in determining the target volume.
The reconstruction of archaeological fragments in 3D geometry is an important problem in pattern recognition and computer vision. Therefore, we implement an algorithm with the help of a 3D model to perform reconstruction from the real datasets using the slope features. This approach avoids the problem of gaps created through the loss of parts of the artifacts. Therefore, the aim of this study is to assemble the object without previous knowledge about the form of the original object. We utilize the edges of the fragments as an important feature in reconstructing the objects and apply multiple procedures to extract the 3D edge points. In order to assign the positions of the unknown parts that are supposed to match, the contour must be divided into four parts. Furthermore, to classify the fragments under reconstruction, we apply a backpropagation neural network. We test the algorithm on several models of ceramic fragments. It achieves highly accurate results in reconstructing the objects into their original forms, in spite of absent pieces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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