КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Перспективи розвитку машинобудування та транспорту-2023

Розмір шрифта: 
Оптико-електронна система формування 3–d зображень обличчя людини для планування операцій
Сергій Романюк, Наталія Титова, Вальдемар Вуйцік, Олександр Романюк, Леонід Коваль

Остання редакція: 2023-05-28

Анотація


Проведено експериментальні дослідження розроблених ДФВЗ, адаптивного методу зафарбовування обличчя людини. Отримані значення нормованих середньоквадратичних похибок показали, що розроблені моделі та методи забезпечують високу якість формування тривимірних зображень облич людини.Розроблено структурну схему системи формування тривимірних зображень кінцевої візуалізації для різних застосувань.

Ключові слова


3D-зображення облич, пластична та реконструктивна медицина, відбивна здатність шкіри, морфінг, експрес-діагоностуваня, морфологічний аналіз обличчя, медичні прилади і системи.

Посилання


  1. Д. С. Аветіков, В. М. Соколов, С. О. Ставицький, В. Д. Ахмеров, та               О. П. Буханченко. Пластична та реконструктивна хірургія. Полтава: ТОВ "АСМИ", 2013.
  2.   ISAPS Global Statistics. [Електронний ресурс]. Доступно: https://www.surgery.org/media/statistics. Дата звернення: Грудень, 2018.
  3. S. O. Romanyuk, “Approximation of bidirectional reflectance distribution function for highly efficient shading”, in Monography Information Technology in Medical Diagnostics, W. Wójcik and A. Smolarz, London: England: CRC Press, 2017, chapter 2, pp. 27-49. doi:10.1201/9781315098050.
  4.  A. Maier, S. Steidl, V. Christlein, and J. Hornegger. Medical Imaging Systems, Erlangen-Nürnberg, Germany: Springer, 2016.
  5. S. O. Romanyuk, “Approximation of bidirectional reflectance distribution function for highly efficient shading”, in Monography Information Technology in Medical Diagnostics, W. Wójcik and A. Smolarz, London: England: CRC Press, 2017, chapter 2, pp. 27-49. doi:10.1201/9781315098050.
  6. S. O. Romanyuk, O. N. Romanyuk,  S. V. Pavlov,  O. V. Melnyk, A. Smolarz, and, M Bazarova, “Method of anti-aliasing with the use of the new pixel model”, Proc. SPIE 9816, Optical Fibers and Their Applications, 2015. doi: 10.1117/12.2229013.
  7. S. O. Romanyuk., S. V. Pavlov, and О. V. Melnyk, “New method to control color intensity for antialiasing”, in International Siberian Conference on Control and Communications SIBCON, 2015. doi: 10.1109/sibcon.2015.7147194.
  8. S. O. Romanyuk, O. G. Avrunin, M. Y. Tymkovych, S .P. Moskovko, A. Kotyra, and S. Smailova, “Using a priori data for segmentation anatomical structures of the brain”, Przeglad Elektrotechniczny, Vol. 93, Issue 5, pp. 102-105, 2017. doi: 10.15199/48.2017.05.20.
  9. S. O. Romanyuk,  S. I. Vyatkin, O. N. Romanyuk, and A. Smolarz, “Texturing method of the full pixel dynamic range”, Proc. SPIE, Vol. 10808, 2018. doi: 10.1117/12.2500789.
  10. Wójcik, W., Pavlov, S., Kalimoldayev, M. (2019). Information Technology in Medical Diagnostics II. London: Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. pp. 336.
  11. Pavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press. pp. 210.

Повний текст: PDF