Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.1
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pp.37-40
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2014
Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.
This paper describes a corner matching technique for automatic relative orientation. Automatically matched corner points from stereo aerial images are used to a data set and help to improve automation of relative orientation process. A general corner matching process of overall image to image has very heavy operation and repetitive computation, so very time-consuming. But aerial stereo images are approximately seventy percent overlapped and little rotated. Based this hypothesis, we designed a sectional corner matching technique calculating correlation section by section between stereo images. Although the overlap information is not accurate, if we know it approximately, the matching process can be lighter. Since the size of aerial image is very large, corner extraction process is performed hierarchically by creating image pyramid, and corners extracted are refined at the higher level image. Extracted corners at the final step are matched section by section. Matched corners are filtered using positional information and their relation and distribution. Filtering process is applied over several steps because the thing affecting to get good result-good relative orientation parameter- is not the number of matched corner points but the accuracy of them. Filtered data is filtered one more during the process calculating relative orientation parameters. When the process is finished, we can get the well matched corner points and the refined Von-Gruber areas besides relative orientation parameters. This sectional corner matching technique is efficient by decreasing unnecessarily repetitive operations and contributes to improve automation for relative orientation.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2012.06a
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pp.9-10
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2012
This paper presents an observer to measure the lengths of cylinders of an underwater robot for harbour construction using a pressure sensor. In harbour constructing, we place heavy armour stones weighing over 2~3 tons on the surface of the bank to protect it from storming wave. This work typically done by a diver is difficult and dangerous so that we have developed Stone Diver which is the underwater robot for harbour construction. The robot needs a position sensor to control the hydraulic cylinder. The position sensors mounted outside the cylinders cause poor durability in construction site where shock and dust usually occur. However, the pressure sensor mounted inside a waterproof box improves the durability. Based on the dynamic parameters and the pressures in the cylinder, the observer measures the cylinder's position. This paper presents the positional accuracy of the pressure based observer and the performance of the underwater robot to assemble the armour stones.
Positional data of moving objects can be regularly sampled in order to minimize the cost of data collection in LBS. Since position data which are regularly sampled cannot include the changes of position occurred between sampling periods, sampled position data differ from the data predicted by a time parameterized linear function. Uncertain position data caused by these differences make the accuracy of the range queries for present positions diminish in the TPR tree. In this paper, we propose the uncertainty region to handle the range queries for uncertain position data. The uncertainty region is defined by the position data predicted by the time parameterized linear function and the estimated uncertainty error. We also present the weighted recent uncertainty error policy and the kalman filter policy to estimate the uncertainty error. For performance test, the query processor based by the uncertainty region is implemented in the TPR tree. The experiments show that the Proposed query processing methods are more accurate than the existing method by 15%.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.14
no.1
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pp.9-16
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1996
A new stereo matching method for the relative orientation and the photogrammetric triangulation has been pro-posed. It matches the pairs of conjugate points to be used as pass points and tie points in digital aerial photographs instead of selecting these points with manual point transfer and measurements. Three unique steps included in the proposed matching method are as followings. The first step is searching interest points, and designating them as candidate points to be matched. The second is matching the points from the pair of images by the Cross Correlation Method in both direction(left to right direction and right to left). The third is selecting consistent pairs in the both matching directions. Computer programs based on the proposed matching method have been developed, and with digital aerial photographs which have full ground coordinate information tests were performed to know reliabiliy and positional accuracy of proposed method. Results of the tests reveal that the proposed matching method can eliminate the in-correctly matched pairs more efficiently than other matching methods, thus this can be more reliably applied to the relative orientation and the photogrammetric triangulation.
This paper presents an observer to estimate the displacement of hydraulic cylinders of an underwater robot for harbour construction using a pressure sensor. In harbour constructing, we place heavy armour stones weighing over 2~3 tons on the surface of the bank to protect it from storming wave. This work typically done by a diver is difficult and dangerous so that we have developed Stone Diver which is the underwater robot for harbour construction. The robot needs a displacement sensors to control the position of hydraulic cylinders. The position sensors mounted outside the cylinders cause poor durability in construction site where shock and dust usually occur. However, the pressure sensor mounted inside a waterproof box improves the durability. Based on the dynamic parameters and the pressures in the cylinder, the observer estimates the cylinder's position. This paper presents the positional accuracy of the pressure based observer and the performance of the underwater robot to assemble the armour stones.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.56-62
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2017
As the need for 3D spatial information increases, many local governments and related industries are establishing map-based 3D spatial information services and offering them to users. In these services, positional accuracy is one of the most important factors determining their applicability to specific tasks. This study studied the location correction method between indoor and outdoor 3D spatial information through the construction of modeling data on a BIM/GIS platform. First, we selected the sites and processed the BIM/GIS data construction with 3 steps. When connecting the BIM model including indoor spatial data and 3D texturing model based on ortho images, mismatches occurred, so we proposed a location correction method. Using the conversion algorithm, the relative coordinate-based BIM data were converted to the absolute positions and then relocated by means of the texturing data on the BIM/GIS platform.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.11
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pp.403-409
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2016
Recently, harmful content (such as images and photos of nudes) has been widely distributed. Therefore, there have been various studies to detect and filter out such harmful image content. In this paper, we propose a new method using Haar-like features and an AdaBoost algorithm for robustly extracting navel areas in a color image. The suggested algorithm first detects the human nipples through color information, and obtains candidate navel areas with positional information from the extracted nipple areas. The method then selects real navel regions based on filtering using Haar-like features and an AdaBoost algorithm. Experimental results show that the suggested algorithm detects navel areas in color images 1.6 percent more robustly than an existing method. We expect that the suggested navel detection algorithm will be usefully utilized in many application areas related to 2D or 3D harmful content detection and filtering.
Automatic image registration is an essential element of remote sensing because remote sensing system generates enormous amount of data, which are multiple observations of the same features at different times and by different sensor. The general process of automatic image registration includes three steps: 1) The extraction of features to be used in the matching process, 2) the feature matching strategy and accurate matching process, 3) the resampling of the data based on the correspondence computed from matched feature. For step 2) and 3), we have developed an algorithms for automated registration of satellite images with RANSAC(Random Sample Consensus) in success. However, for step 1), There still remains human operation to generate GCP Chips, which is time consuming, laborious and expensive process. The main idea of this research is that we are able to automatically generate GCP chips with comer detection algorithms without GPS survey and human interventions if we have systematic corrected satellite image within adaptable positional accuracy. In this research, we use SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) algorithm in order to detect the comer. SUSAN algorithm is known as the best robust algorithms for comer detection in the field of compute vision. However, there are so many comers in high-resolution images so that we need to reduce the comer points from SUSAN algorithms to overcome redundancy. In experiment, we automatically generate GCP chips from IKONOS images with geo level using SUSAN algorithms. Then we extract reference coordinate from IKONOS images and DEM data and filter the comer points using texture analysis. At last, we apply automatically collected GCP chips by proposed method and the GCP by operator to in-house automatic precision correction algorithms. The compared result will be presented to show the GCP quality.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.16
no.3
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pp.216-226
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2011
Surgeon dentists usually rely on their experiential judgments from patients' oral plaster casts and medical images to determine the positional and directional information of implant fixtures and to perform drilling tasks during dental implant surgical operations. This approach, however, may cause some errors and deteriorate the quality of dental implants. Computer-aided methods have been introduced as supportive tools to alleviate the shortcomings of the conventional approach. In this paper, we present an approach of 3D dental implant simulation which can provide the realistic and immersive experience of dental implant information. The dental implant information is primarily composed of several kinds of 3D mesh models obtained as follows. Firstly, we construct 3D mesh models of jawbones, teeth and nerve curves from the patient's dental images using software $Mimics^{TM}$. Secondly, we construct 3D mesh models of gingival regions from the patient's oral impression using a reverse engineering technique. Thirdly, we select suitable types of implant fixtures from fixture database and determine the positions and directions of the fixtures by using the 3D mesh models and the dental images with software $Simplant^{TM}$. Fourthly, from the geometric and/or directional information of the jawbones, the gingival regions, the teeth and the fixtures, we construct the 3D models of surgical guide stents which are crucial to perform the drilling operations with ease and accuracy. In the application phase, the dental implant information is combined with the tangible interface device to accomplish 3D dental implant simulation. The user can see and touch the 3D models related with dental implant surgery. Furthermore, the user can experience drilling paths to make holes where fixtures are implanted. A preliminary user study shows that the presented approach can be used to provide dental students with good educational contents. With future work, we expect that it can be utilized for clinical studies of dental implant surgery.
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