Non-Rigid Surface Matching and Its Application to Scoliosis Modelling

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Abstract:

Abstract The registration of digital surface topographies has applications in cases requiring comparisons with previously derived data for the purpose of identifying surface change. A spatial data manipulation tool in the form of a non-rigid surface matching algorithm with new parameters has been investigated, and is aimed at replacing the classical least squares 3D surface matching approach which allows positional fit rather than shape fit. A computer program has been written to implement the matching algorithm. A potential application in the medical field may result from the extensive use of surface topographies of back shapes to monitor scoliosis. So far, the analysis of back shape change to identify scoliotic progress has not been satisfactorily solved. As a contribution to this task, the capacity of the non-rigid matching algorithm to find the match and simultaneously model the scoliotic deformities has been assessed. Analysis indicates that this new non-rigid algorithm is an improvement on the classical rigid surface matching approach. The new parameters model and delineate the possible shape changes caused by scoliosis. The results show that this new non-rigid algorithm not only assures the best positional fit but also the best shape fit.

French
Résumé

La restitution numérique de surfaces a des applications dans des domaines où l’on doit effectuer des comparaisons avec des données antérieures dans le but d’identifier des changements sur ces surfaces. Un outil de manipulation de données spatiales a étéétudié, basé sur un algorithme d’appariement de surfaces non rigide avec de nouveaux paramètres, dans le but de remplacer l’approche classique d’appariement de surfaces 3D par moindres carrés qui permet d’optimiser des positions plutôt que des formes. Un programme informatique a étéécrit pour implémenter l’algorithme d’appariement. Une application potentielle au domaine de la médecine est envisageable si la restitution de surfaces dorsales est utilisée pour la surveillance de la scoliose. Jusqu’ici, l’analyse de changement dans les formes dorsales n’a pas permis d’identifier de manière satisfaisante la progression de scolioses. Pour y contribuer, nous avons évalué l’aptitude de l’algorithme d’appariement non rigide pour effectuer l’appariement et simultanément modéliser les déformations scoliotiques. L’analyse montre que le nouvel algorithme non rigide améliore l’approche classique d’appariement rigide. Les nouveaux paramètres modélisent et tracent les possibles déformations causées par la scoliose. Les résultats montrent que le nouvel algorithme optimise non seulement la position mais aussi la forme.

Keywords: least squares; scoliotic shape change; surface matching

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1477-9730.2010.00581.x

Affiliations: 1: ( ), Email: angkimsiang@gmail.com 2: ( )University of Newcastle, Callaghan, New South Wales, Australia, Email: Harvey.Mitchell@newcastle.edu.au

Publication date: June 1, 2010

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