초록

Ⅳ. 연구결과
본 과제를 통해 환자특이적 해부 모델링 파트에서는 혈관 모델링, 장기 모델링,복벽 모델링, 실감 장기모형 기술을 개발하였다. 영상정합 파트에서는 센서 기반 수술도구 위치인식, 딥러닝 기반 수술영상 분할, 양안복강경 깊이영상 생성, 영상기반 3차원 위치정합 기술을 개발하였다. 가이던스 파트에서는 수술 패스웨이 모델링, 수술 플래닝 해부모델 VR 뷰어, 실감 장기모형 AR 영상 가이던스 기술을 개발하였다.

( 출처 : 요약문 3p )

Abstract ▼

Ⅳ. RESULTS
We developed the patient-specific vascular models, organ models, abdominal wall models, and 3D printed models. Moreover, We recognized surgical tools using sensor-based techniques, and developed deep learning based image segmentation, depth imaging from the dual laparoscopic images, an

Ⅳ. RESULTS
We developed the patient-specific vascular models, organ models, abdominal wall models, and 3D printed models. Moreover, We recognized surgical tools using sensor-based techniques, and developed deep learning based image segmentation, depth imaging from the dual laparoscopic images, and 3D registration technology. Then, we developed surgical pathway model, surgery planning VR viewer, and AR guidance technology.

( 출처 : Abstracts 4p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 요약문 ... 3
• ABSTRACT ... 4
• CONTENTS ... 5
• 목차 ... 6
• 제1장. 서 론 ... 7
• 제1절. 연구목표 및 개념 ... 7
• 제2절. 필요성 및 기대효과 ... 9
• 제3절. 국내외 기술 동향 ... 11
• 제2장. 연차별 기술개발 개요 ... 19
• 제1절. 연차별 연구 목표 ... 19
• 제2절. 연차별 추진체계 및 방법 ... 24
• 제3장. 환자특이적 해부모델링 ... 26
• 제1절. 환자특이적 혈관 모델링 ... 26
• 제2절. 환자특이적 장기 모델링 ... 58
• 제3절. 환자특이적 복벽 모델링 ... 75
• 제4절. 환자특이적 실감 장기모형 ... 88
• 제4장. 수술도구 위치인식 및 영상정합 ... 107
• 제1절. 센서 기반 수술도구 위치인식 ... 107
• 제2절. 딥러닝 기반 수술영상 분할 ... 123
• 제3절. 양안복강경 깊이영상 생성 ... 139
• 제4절. 영상기반 3차원 위치정합 ... 158
• 제5장. 수술 패스웨이 영상 가이던스 ... 172
• 제1절. 수술 패스웨이 모델링 ... 172
• 제2절. 환자특이적 수술 플래닝 VR 뷰어 ... 201
• 제3절. 실감 장기모형 리허설 AR 가이던스 ... 211
• 제6장. 결 론 ... 221
• 제1절. 연구수행 결과요약 ... 221
• 제2절. 연구목표 달성도 ... 231
• 제3절. 연구실적 ... 233
• 제7장. 연구시설 및 장비현황 ... 240
• 참고문헌 ... 241
• 별첨. 실적증빙자료 ... 248
• 끝페이지 ... 253