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영어

In this paper, we propose accurate face registration for practical 3D surgical navigation system. First, we performed Surface Extraction of the patient's CT image by masking the ROI area which includes eyes and nose to obtain a point set. The other point set is acquired by moving probe on the patient face before surgery. This point set also includes eyes and nose. Anatomical features such as eyes, nose, and forehead are extracted from each of the two point sets. Second, initial registration is performed by matching the found feature points using data structures. Third, two point sets are aligned using the CPD algorithm. Finally, we fit the two point set using Powell's method by minimizing CPRE. According to the results of accuracies using only skin data, our method had 1.07mm error which is more accurate than the previous method.

한국어

본 논문에서는 실용성 높은 3차원 수술 항법 장치를 위한 정밀 얼굴 정합방법을 제안한다. 첫 번째, 환자의 CT 영 상에서 눈과 코를 포함하는 ROI영역에 표면 추출을 하여 점군을 획득하고, 수술 전 환자로부터 CT 영상에서 획득 한 점군과 비슷한 모양으로 프로브를 움직여 점군을 획득한다. 획득한 두 점군 각각 데이터의 특징을 이용하여 눈, 코, 이마 등과 같은 해부학적 특징점을 찾는다. 두 번째, 찾은 특징점을 데이터의 특징을 이용하여 서로 매칭하여 초기정합을 수행한다. 세 번째, CPD 알고리즘을 사용하여 2차 정합을 수행한다. 마지막으로 파웰 방법을 이용하여 CPRE가 최소가 되는 위치로 정밀 정합한다. 실험 결과, 제안 방법은 실용성이 높은 피부 데이터만 이용 시 기존 방법보다 정확도가 높고 오차수치는 1.07mm로 나타났다.