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유방 병변 제거술을 위한 비마커 기반 AR 수술 프레임워크
Markerless AR Surgical Framework for Breast Lesion Removal

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.17 No.4 (2021.08)바로가기
  • 페이지
    pp.69-78
  • 저자
    강승우, 박태용, 정희렬, 구교영, 이준우, 이종명, 권혁, 나승원, 이정진
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A399602

원문정보

초록

영어
In this paper, we propose a markerless AR surgical framework for breast lesion removal using depth sensor and 3D breast CT. In order to acquire a mesh to be used for registration, a patient mesh on the real coordinate system is acquired through a patient 3D scan using a depth sensor. The patient mesh on the virtual coordinate system is obtained by performing contrast-based skin segmentation in 3D breast CT and generating a 3D mesh. Based on the gradient in the segmented skin area, detect the nipple, set the ROI based on this, and select the vertices on the virtual coordinate system to be used for matching. The mesh on the real and virtual coordinate systems align the primary positions through the matching of the center of mass, and applies the ICP method for registration. As a result of experiments using data from 10 patients, the skin segmentation accuracy was DSC 98.34%, the nipple detection error was 2.99 mm, and the registration error was 5.01 mm. In addition, the registration error using 10 phantom data was 3.42 mm, showing high accuracy of AR visualization.
한국어
본 논문에서는 깊이 센서와 3차원 breast CT를 이용하여 유방 병변 제거술을 위한 비마커 기반 AR 수술 프레임워 크를 제안한다. 정합에 활용될 mesh의 획득을 위해 깊이 센서를 이용하여 환자 3차원 스캔을 통한 현실 좌표계 상 의 환자 mesh를 획득한다. 가상 좌표계 상의 환자 mesh는 3차원 breast CT에서 명암도 기반 피부 분할을 수행하 고 3차원 mesh를 생성하여 획득한다. 분할된 피부 영역에서 기울기에 기반하여 유두를 탐색하고, 이를 기준으로 ROI를 설정하여 정합에 활용될 가상 좌표계 상의 정점을 선별한다. 현실과 가상 좌표계 상의 mesh는 무게중심 일 치를 통해 일차적 위치 정렬을 수행하고, ICP 기법을 적용하여 정밀 정합을 수행한다. 10명의 환자 데이터를 이용 하여 실험한 결과 피부 분할 정확도는 DSC 98.34%, 유두 탐색 오차는 2.99mm, 정합 오차는 5.01mm로 나타났 다. 또한, 10개의 팬텀 데이터를 이용한 정합 오차는 3.42mm로 높은 정확도의 AR 가시화를 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 비마커 기반 AR 수술 프레임워크
2.1 명암도 기반 피부 분할
2.2 기울기 기반 유두 탐색
2.3 3차원 피부 mesh 생성 및 최적화
2.4 ICP 기반 mesh 정합
2.5 병변 영역 분할
3. 실험 결과
3.1 피부 분할 정확도 평가
3.2 유두 탐색 정확도 평가
3.3 정합 정확도 평가
4. 결론
Acknowledgements
참고문헌

키워드

의료 영상 증강 현실 비마커 3차원 Breast CT Medical Imaging Augmented Reality Markerless 3D Breast CT

저자

  • 강승우 [ Seungwoo Khang | 숭실대학교 컴퓨터학과 ]
  • 박태용 [ Taeyong Park | 울산대학교 의과대학 의학과 ]
  • 정희렬 [ Heeryeol Jeong | 숭실대학교 컴퓨터학과 ]
  • 구교영 [ Kyoyeong Koo | 숭실대학교 컴퓨터학과 ]
  • 이준우 [ Junwoo Lee | 이대목동병원 ]
  • 이종명 [ Jongmyoung Lee | 스키아 ]
  • 권혁 [ Hyuk Kwon | 스키아 ]
  • 나승원 [ Seungwon Na | 스키아 ]
  • 이정진 [ Jeongjin Lee | 숭실대학교 컴퓨터학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-681X
  • 수록기간
    2005~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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