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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 3,296 - 3,299 (4page)
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This study trained an AI model to detect six feature coordinates on a 3D body surface for pelvic displacement diagnosis and validated its effectiveness. With the model trained under the condition that the initial position was set to the bilateral PSIS, the PSIS angle differed by 0.3859 degrees, and the volume difference per unit area was 0.0007 m. Despite potential errors from posture and marking changes, the indices showed very small errors, indicating that marking only the bilateral PSIS center can yield similar results to using six markers. The study demonstrated the potential of a CNN-based AI model for automatic marker detection and suggested that future research could achieve better results with models optimized for point cloud data.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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