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최민혁 (Seoul National University) 최시은 (Seoul National University) 강세룡 (Seoul National University) 유지용 (Seoul National University) 양수 (Seoul National University) 김조은 (Seoul National University Dental Hospital) 허경회 (Seoul National University) 이삼선 (Seoul National University) 허민석 (Seoul National University) 이원진 (Seoul National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제70권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
1,898 - 1,905 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2021.70.12.1898

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In augmented reality(AR) surgical navigation system, the depth estimation using RGBD camera has limitation in obtaining the dense depth necessary to increase the registration accuracy. Recently, deep learning based monocular depth estimation has showed remarkable performance. In this study, we developed a markerless registration method using the monocular depth estimation, and applied it to AR surgical navigation system. The accuracy of our method of monocular depth estimation was 2.47 ± 1.15mm, while that of the method of the RGBD camera was 2.33 ± 1.24mm. There was no significant difference by paired T-test. Furthermore, the monocular depth estimation was able to acquire denser depth than the RGBD camera.

목차

Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 실험 결과
4. 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (33)

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