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문제 정의
- 것은 당연한 이치라 하겠다. 따라서 본 논문에서는 면적만을 이용하는 기존의 정합도 측정 방식의 단점을 보완하기 위하여 고관절과 인공고관절 사이의 거리의 분산값을 적용한 새로운 정합도 측정 방법을 제안하였다. 새로운 정합도 계산식은 아래와 같다.
- Surface rendering을 하기 위해서 경계의 모든 점들이 필요하지는 않으며, 또한 3D modoling을 위해서는 같은 방향으로 정렬된 일정한 개수의 points가 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 data 를 얻기 위해서 boundary folio -wing과 sampling을 수행하였다.
- 본 논문에서는 인공고관절의 3차원 모의시술을 위한 인공 고관절과 CT 영상의 3차원 합성과 새로운 정합도 측정 방법을 제시하였다. 본 연구 결과는 인공고관절 시술에 앞서 정합도 측정을 통하여 환자에게 가장 적합한 인공고관절을 선택하고 아울러 최적의 시술 방향과 깊이를 찾기 위한 모의 시술시스템에 적용할 수 있을 것이다.
- 이러한 변화를 수동으로 설정해주면 상당한 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 작업을 자동으로 해주기 위해서 물체에 기준점과 기준 간격을 설정하였다. 기준점을 인공 고관절의 맨 위로 잡았으며 이를 좌표계 의 원점으로 이용하였다.
- 그러나 대부분 X-ray 영상을 보고, 의사가 개인적인 경험을 토대로 인공관절을 선택하기 때문에 시술의 정확성이 저하될 가능성이 크다 하겠다. 본 연구의 목적은 인공관절 중 인공고관절의 이식에 있어서 모의 시술을 통하여 적합한 인공고관절을 선택하고 아울러 정합도 측정을 통하여 정확한 시술 위치를 찾을 수 있도록 하기 위한 Simulated Implantation System(SIS)을 개발하는 데 있다.
- 그림 20의 결과에 의하면 정합도가 시술 깊이에 따라 단조증가 하는 모습을 볼 수 있는데, 이는 깊이가 증가할수록 고관절과 인공고관절 간의 단면적 비가 증가함에 따른 것으로써 쉽게 예측할 수 있는 결과이다. 이번에는 일정한 깊이에서 의회 전각의 변화에 따른 정합도 변이를 알아보았다. 그 결과가 그림 21에 나타나 있는데 회전각에 따른 정합도의 차이는 거의 없는 것을 볼 수 있다.
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