We present the concept of a Medical Digital Twin (MDT) that can predict and analyze medical diseases using computer simulations and introduce a dynamic virtual body capture system to create it. The MDT is a technology that creates a 3D digital virtual human body by reflecting individual medical and biometric information. The virtual human body is composed of a static virtual human body that reflects an individual's internal and external information and a dynamic virtual human body that reflects his motion. Especially we describe an early version of the dynamic virtual body capture system that enables continuous simulation of musculoskeletal diseases.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권2호
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pp.73-78
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2021
As interest in beauty has increased, various studies have been conducted, and related companies have considered the anthropometric data handled between humans and interfaces as an important factor. However, owing to the nature of 3D human body scanners used to extract anthropometric data, it is difficult to accurately analyze a user's body shape until a service is provided because the user only scans and extracts data. To solve this problem, the body shape of several users was analyzed, and the collected anthropometric data were obtained using a 3D human body scanner. After processing the extracted data and the anthropometric data, a custom deep learning model was designed, the designed model was learned, and the user's body shape information was predicted to provide a service suitable for the body shape. Through this approach, it is expected that the user's body shape information can be predicted using a 3D human body scanner, based upon which a beauty service can be provide.
Siddiqi, Muhammad Hameed;Khan, Adil Mehmood;Lee, Seok-Won
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2839-2852
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2013
Context-awareness is an essential part of ubiquitous computing, and over the past decade video based activity recognition (VAR) has emerged as an important component to identify user's context for automatic service delivery in context-aware applications. The accuracy of VAR significantly depends on the performance of the employed human body segmentation algorithm. Previous human body segmentation algorithms often engage modeling of the human body that normally requires bulky amount of training data and cannot competently handle changes over time. Recently, active contours have emerged as a successful segmentation technique in still images. In this paper, an active contour model with the integration of Chan Vese (CV) energy and Bhattacharya distance functions are adapted for automatic human body segmentation using depth cameras for VAR. The proposed technique not only outperforms existing segmentation methods in normal scenarios but it is also more robust to noise. Moreover, it is unsupervised, i.e., no prior human body model is needed. The performance of the proposed segmentation technique is compared against conventional CV Active Contour (AC) model using a depth-camera and obtained much better performance over it.
Human action recognition is an active research area in computer vision. In this paper, we present a robust method for human action recognition by using combined information of human body shape and motion information with multiple views image sequence. The principal component analysis is used to extract the shape feature of human body and multiple block motion of the human body is used to extract the motion features of human. This combined information with multiple view sequences enhances the recognition of human action. We represent each action using a set of hidden Markov model and we model each action by multiple views. This characterizes the human action recognition from arbitrary view information. Several daily actions of elderly persons are modeled and tested by using this approach and they are correctly classified, which indicate the robustness of our method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1856-1869
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2015
This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.
A method to visualize human body is proposed for various human pose. The method affords three 3D-styles of the same body: firstly, one which wares clothes specified from pattern of dresses, second, body shape, lastly bone structure of body. For this objective, standard body data are prepared which is constructed from CT images. Individual body is measured by 3D body scanner. The present status of our research is limited to offer still images, though we are engaged to accommodate various poses.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권4호
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pp.260-266
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2020
This study presents the categorical structure for ther epresentation of a 3D human body position system in the WD stage after NP approval by the International Organization for Standardization (ISO), analyzes the needs of electronic medical record users and establishes future implementation plans for expanding its use in Korea. Research was conducted on the needs of doctors, nurses, health and medical information managers, and radiology departments, which are the main stakeholders of electronic medical records. The overall requirements for electronic medical records were derived from the results, and the requirements for each stage of use of electronic medical records were analyzed. Based on the results of the study, the study proposes plans to expand the use of the categorical structure for the representation of the 3D human body position system, and also aims to establish a standard system for health and medical terminology in Korea and contribute to the development of health and medical information standards through international standardization.
Plato and Aristotle examined what the true spirit of physical education is and what kind of relationship it is, from the perspective of dividing into two parts of the body and mind. And the relationship between human body and mind, knowledge and behavior. Plato and Aristotle examined the harmonious combination of body and mind and what is the desirable relationship setting. In Plato's soul and body in philosophical centered ideological aspect, human education center emphasizes poetry education, but physical education is recognized as essential education for human education. Plato's body contour emphasizes the harmony of soul and body, not the superiority of the body to the mind. In Plato's education room, physical education should be preceded and then mental education should be done. I thought that there could be no independent souls without bodies. It is not an independent entity but a unified entity. Because there is a body, there is a soul. There is a soul, so a body exists. Aristotle thought that the body was more important than Plato, and that the body should be preceded by the soul.
인체 추적은 차세대 인간과 컴퓨터사이의 상호작용 (HCI)의 필수요소이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반을 둔 인체 모델을 이용하여 인체의 각 부위를 검출하여 자세를 추정하고 아바타의 동작을 구현하는 방법을 제안한다. 인체 각 부위의 색상정보와 함께 연결정보, 위치정보 등을 이용하여 인체 각 부위가 검출되고 인체 모델의 각 구성요소에 매칭된다. 이렇게 구한 2D의 인체 자세 정보는 다음 프레임에서 유사도 계산을 통해 사람 추적에 이용될 수 있다. 이 때, 각 구성요소의 상대적인 위치 관계를 이용하여 깊이 정보를 추출하고 이를 움직임 방향으로 변환하여 2-1/2D 인체 모델을 구한다. 인체 각 부위는 자세와 방향성으로 모델링 되고 연결된 3D 아바타의 각 부분은 인체 모델로부터 넘겨받은 정보를 이용하여 3D 회전을 적용함으로써 실시간 아바타 애니메이션을 구현하게 된다. 다양한 자세를 포함하고 있는 실험 동영상에 대해 90%의 인체 추적율을 얻었고, 처리된 프레임 수가 늘어남에 따라 모델이 체계화되어 추적율이 꾸준히 증가하는 결과를 나타냈다.
초전형 적외선(pyroelectric infrared : PIR) 센서를 이용하여 정지 및 이동인체 감지 시스템을 개발하였다. 감지 시스템은 전원부, 초전형 적외선 센서 인터페이스 회로, 극소형 스템핑 모터, 그리고 디지털 제어부로 구성된다. 정지된 인체를 감지하는 원리는 PIR 센서와 프레넬 렌즈(Fresnel lens)를 부착한 스템핑 모터를 180도로 6초 간격으로 회전하여 인체의 유무를 검출하고 일정기간 동안 인체 감지 신호가 없으면 모터를 정지시키는 것이다. 제안한 감지 시스템에 필요한 제어 알고리즘을 개발하였다. 실험을 통해 감지 시스템은 $37^{\circ}C$의 정지 및 이동하는 인체에 대하여 6m의 감지거리와 30도의 감지 각도를 갖고 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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