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학술저널
저자정보
구현우 (한성대학교 컴퓨터공학과) 이은우 (한성대학교 컴퓨터공학과) 김수빈 (한성대학교 컴퓨터공학과) 조세홍 (한성대학교) 계희원 (한성대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제20권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
76 - 87 (12page)

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본 연구는 의료 시술 후의 경과를 빠르고 간단하게 예측할 수 있는 가상 의료 계획 방법을 제안한다. 제안 방법은 촬영된 동영상으로부터 NeRF를 이용하여 볼륨데이터를 생성하고, 공간 분리를 통해 좌표계를 실공간과 가상공간으로 분리한다. 변형체 가시화는 가상공간에서의 역변환을 이용하여 수행한다. 또한, 사용자의 입력을 통해 변형하고자 하는 영역의 크기와 변형의 세기를 설정하여 다양한 교정 부위의 크기에 대해서 자연스러운 변형이 이루어지도록 한다. 변형은 변형 영역의 중심으로부터 멀어질수록 변형 세기가 감쇠되도록 좌표들 사이의 맨해튼 거리(manhattan distance)를 변형 세기의 가중치로 사용한다. 마지막으로, 그래픽스 처리장치(GPU)를 이용한 병렬화를 통해 대화적 시간으로 변형이 가능하다.
#변형체 볼륨 가시화 #딥러닝 #쿠다 #신경 방사장 #Deformed volume rendering #deep learning #CUDA #Neural Radiance Fields

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