단층촬영 이미지를 이용한 인체골격의 파라메트릭 모델 생성

Abstract

인체 골격에 대한 정보는 의학, 바이오, 인간공학에서부터 산업, 스포츠 분야에 이르는 광범위한 분야까지 다양한 분야에서 필요로 하고 있다. 단순히 아픈 곳을 치료하는 의료 목적뿐만 아니라 의료기기, 인공보철(implant), 스포츠용품 등 인체에 적합한 제품을 설계, 생산하여 다양하게 활용되고 있다. 이러한 이유로 현재까지 골격에 대한 많은 연구가 진행되고 있으나 대부분이 해석에 관한 연구이고, 모델링 관점에서 보면 대부분이 표피에 적용한 것으로 제한적인 자세형상에 불과하므로 활용도가 다소 떨어진다. 산업계에서는 각종 테스트 및 실험을 위하여 자세변경이 가능한 인체 모델을 필요로 하고 이를 위해 표피 데이터 안에 골격 구조도 포함되어야 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 단층촬영(Computerized Tomography: CT) 이미지를 이용하여 생성된 3D 인체 골격에 대한 파라메트릭 모델 생성 방법을 제안한다. 인체의 골격은 성인기준으로 약 206개의 뼈로 구성되어 있으며, 뼈와 뼈 사이에는 인대, 힘줄, 연골 등의 조직이 존재하며, 다양하고 복잡한 자유곡면 형상을 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 인체 골격 전체에 대해 적용하기 이전에 그 중 일부인 넙적다리뼈(Femur)를 선정하고 통계적인 방법으로 연구한다. 넙적다리뼈의 파라메터화를 위해 주성분분석(Principal Component Analysis: PCA)법을 사용하고, 이을 적용하기 위한 몇 가지 선처리 과정을 거친다. 이 후 파라메터 값에 따라 넙적다리뼈 형상을 대표하는 특징점들이 재배치된다. 재배치된 특징점은 RBF(Radial Basis Function) 보간을 통하여 원하는 3D 넙적다리뼈 형상을 생성하게 된다.; In this paper, we describe a method to create parametric models of the 3D human skeleton reconstructed from Computerized Tomography (CT). We use 50 human skeleton samples which are composed of about 206 bones in each. Before generating the parametric models for these entire human bones, firstly we apply this method to a femur a large bone in the upper part of a leg. We define some feature points representing characters of femur with a semi-auto process for correspondence, and then we align the models to coincide the center of mass to one point. Based on the database deduced from the above process, we define parameters distinguishing the shape of a femur for using Principal Component Analysis (PCA) and parameterize the femur. By editing the parameter value came out from PCA, we obtain the new conformation of the feature points of averaging models. As transforming averaging models using Radial Basis Function (RBF), we could finally generate the shapes of a femur.