Patientrekonstruktionen av 3D-modellen spelar en viktig roll i tillämpningar som operationsplanering eller datorstödda protessystem. Vanliga metoder använder antingen dyra apparater eller kräver expertpersonal som inte finns på alla kliniker. För att göra patientspecifik modellering mer mångsidig krävs det därför att man utvecklar effektiva metoder tillsammans med genomförbara anordningar. Kroppsdelar såsom huvud och bål uppvisar giltiga utmaningar med olika grad av komplexitet, särskilt på grund av avsaknaden av relevanta och rikliga egenskaper. Med tanke på Microsoft Kinect, är det en låg kostnad och allmänt tillgänglig sensor, som har framgångsrikt tillämpas i medicinska applikationer. Eftersom en enda djupkarta förvärvas av Kinect är ofta ofullständig och bullriga, olika metoder har föreslagits för att utföra återuppbyggnaden genom att slå samman flera djupkartor, genom att registrera singel utsiktspunkt moln genereras form varje punkt moln. Eftersom människokroppen är en icke-rigid modell, de flesta av tidigare återuppbyggnadsmetoder som använder Kinect misslyckas med att utföra korrekt rekonstruktion eftersom de inte behandlar icke-rigid ytor. I detta dokument presenterar vi utmaningarna med att använda billiga RGB-D-sensorer för att rekonstruera människokroppen. Dessutom analyserade vi grovt registreringsstadium för att förstå dess inverkan på kvaliteten på återuppbyggnaden på både rigida och icke-rigida data. Även jämförande forskning har utförts för att studera olika grova registreringsmetoder såsom Spin Image (SI), Curvedness och Principal Component Analysis (PCA). Studier visade att återuppbyggnadens kvalitet är direkt relaterad till återuppbyggnadsmetodens robusthet i fråga om rotations- och översättningsbuller. När det gäller analytiska jämförelser visar resultaten det positiva intrycket av att tillämpa grov registrering på både stela och icke-rigida data. Dessutom visar utvärderingarna att partnerskaps- och samarbetsavtalet ger bättre resultat bland andra övervägda metoder. Slutligen visar det sig att modeller som ingår i urvalet uppvisar mindre fel.
Till exempel Costa et al. REF använde de billiga RGB-D-sensorerna för att rekonstruera människokroppen.
3D Reconstruction of Body Parts Using RGB-D Sensors: Challenges from a Biomedical Perspective
{'venue': 'Proceedings of the 5th International Conference on 3D Body Scanning Technologies, Lugano, Switzerland, 21-22 October 2014', 'journal': 'Proceedings of the 5th International Conference on 3D Body Scanning Technologies, Lugano, Switzerland, 21-22 October 2014', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}