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PCA 개선

PCA 개선. 서울대학교 박노 열. PCA. CT Data 로부터 Femur 의 특징을 나타내는 축을 찾아내는 것 각각의 축에 데이터의 " 가장 중요한 " 성분을 차례대로 위치. 기대하는 것. Varus & Valgus. 기대하는 것. Anteversion & Retroversion. 기대하는 것. 환자 개개인의 특징 Shaft 의 모양 Neck 의 길이 Great throchanter 의 모양 Distal femur 의 모양 등등. 기존 PCA. PCA 결과가 명확하지 못함

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PCA 개선

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Presentation Transcript

  1. PCA 개선 서울대학교 박노열

  2. PCA • CT Data로부터 Femur의 특징을 나타내는 축을 찾아내는 것 • 각각의 축에 데이터의 "가장 중요한" 성분을 차례대로 위치

  3. 기대하는 것 • Varus & Valgus

  4. 기대하는 것 • Anteversion & Retroversion

  5. 기대하는 것 • 환자 개개인의 특징 • Shaft의 모양 • Neck의 길이 • Great throchanter의 모양 • Distal femur의 모양 • 등등

  6. 기존 PCA • PCA 결과가 명확하지 못함 • 기대하는 특징을 잘 나타내지 못함

  7. 생각되는 원인 • Orientation • 기준이 되는 축을 맞춤 • Scale • 소아와 성인의 뼈의 크기 • Shape • 소아와 성인의 모양 차이 • Node 수 • 원본 Shape비해 적은 Node 수 • CT Data 수 • 데이터의 수 차이

  8. Orientation

  9. Orientation 해결 • Shaft • 첫 번째 Eigenvector

  10. Orientation 해결 • Distal femur • Medial condyle과 Lateral condyle을 잇는 축 • 수동으로 찍어줘야 함

  11. Scale

  12. Scale 해결 • Shaft 고정 후 측정

  13. Shape

  14. Shape

  15. Shape

  16. 방안 • 소아와 성인을 나누자 • 뼈가 자라고 있기 때문에 명확한 구분이 힘듬 • 대부분이 소아의 뼈 • 주된 환자가성장기 소아

  17. 해결 • Orientation과 Scale이 해결해줌 • Graph생성에 끼치는 영향 • Shape의 영향 < Scale의 영향

  18. Node • 성인 Shape의 Vertex 수 약 3~4만개 • 소아 Shape의 Vertex 수 약 2~3만개 • 생성된 Node 수 약 600~700개 • Node 하나당 Vertex약 4~50개 매칭 • 뭉개지거나 정보 누락

  19. 방법 • 생성되는 Node 수를 늘림 • 매칭되는 Vertex 수가 줄어듬 • Optimization시 연산량이 늘어남 • 지정된 Vertex에 Node를 매칭 • 수작업이 너무 많아짐 • Graph가 꼬일 가능성 • 특징점이 애매함

  20. CT Data • CT Data 24개 -> 54개

  21. 결과

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