以身體知覺作為出發點，將疼痛經驗帶入虛擬影像中，藉此探討身體知覺的運作及兩者間的關聯性，蒐集相關文獻資料與實際作品的分析，深入瞭解如何在虛擬世界透過身體知覺建立自我存在，最後，以創作行動去探討虛擬影像與身體知覺，並以展覽的方式，藉由作品與人之間的互動，提供進一步的思考。 透過文獻資料的彙整瞭解關於身體知覺的形成、記憶經驗、身體知覺與「我的身體」、影像的演進、虛擬影像等加以蒐集與彙整，從中得知，進以瞭解虛擬影像中身體知覺的鍵結。接下來，透過相關案例的分析，與理論相互驗證，讓自己在創作的脈絡和歷程有更清楚的思維。最後，整理出自己對身體知覺及虛擬影像的觀點，進而執行下一階段的創作行動。 本研究以創作方式探討「身體知覺－虛擬影像」，透過擴增實境藝術的創作行動，期許觀者在體驗作品時，能透過虛擬影像，喚起個人的身體知覺的運作，進而引導觀者對虛擬與現實間的「自我存有」有更大的想像與討論。 / The motivation of this study is, by combining the pain experience with the virtual images, to explore the association among operations of physical consciousness, pain experiences and synthesized virtual images. The ways to use physical consciousness when building self-existence in virtual images are investigated by collecting relevant literature and performing analysis of empirical works. Finally, the overall concepts are implemented and realized in the form of an exhibition which facilitates the reflections of visitors after interacting with these virtual images provided in the exhibition. The overall research activity begins by compiling the pieces of literature. Specifically, to understand, collect, and aggregate the concepts of physical consciousness and its relationship with "My Body," memorable experience, image evolution, and virtual images. Next, via the analysis of the related cases and the mutual verification of the theories, the contexts and thinking of the process of artifact creation are clarified. Lastly, this research systematizes a unique and novel view of physical consciousness and virtual Images, which is helpful for the design activity in the next stage. Consequently, the main focus of this study is to explore the concepts of physical consciousness of virtual images in a novel way. By amplification of augmented reality art, it is anticipated that the audiences evoke physical consciousness operations of themselves in the exhibition and that the research results enable bigger imagination and discussion with virtual and reality “Self-existence.”

Les chirurgiens orthopédistes utilisent actuellement des guides de coupes adaptés à chaque patient afin d’effectuer l’opération d’arthroplastie totale du genou. Notamment, l’intervention chirurgicale est préparée grâce à des outils de planification où le chirurgien peut manipuler des images virtuelles du patient, construites à partir d’une imagerie médicale préopératoire. Des points de repère anatomiques permettent d’effectuer plusieurs mesures sur la jambe virtuelle afin de contrôler le positionnement des guides de coupes personnalisés par rapport aux modèles 3-D des os du genou. Nous proposons une méthode multi-atlas pour le positionnement automatique des points anatomiques pré-définis sur les maillages surfaciques modélisant le fémur et le tibia du patient. Nous exploitons un groupe d’atlas (exemples expert) constitué de plusieurs maillages triangulaires pour lesquels les points anatomiques définis ont été placés par des experts. Nous transférons les points anatomiques d’un exemple expert vers le maillage patient à travers le calcul d’un recalage global initial avec l’algorithme Iterative Closest Point (ICP) où une contrainte de courbure est utilisée en tant que dimension supplémentaire de façon à améliorer la robustesse du recalage. Des recalages locaux rigides permettent d’affiner l’adaptation pour la projection des points anatomiques sur la surface du maillage patient. Après avoir traité le maillage patient avec le groupe d’atlas, nous générons une position définitive pour chaque point de repère anatomique en utilisant une sélection automatique du jeu des meilleurs points transférés. Nous avons développé un environnement informatique accessible via internet pour la construction des modèles 3-D des os du genou du patient. Notre méthode de positionnement automatique des points de repère anatomiques est mise en œuvre sur ce système. Nous comparons notre positionnement automatique avec le positionnement manuel par des opérateurs expérimentés ainsi qu’avec des résultats rapportés dans les travaux des publications scientifiques du domaine. / Nowadays, orthopedic surgeons utilize patient-specific systems based on custom cutting guides for total knee arthroplasty. Particularly, the chirurgical operation is prepared by using planning tools where the surgeon can manipulate virtual images of the patient, built from pre-surgical medical images. Identified anatomical landmarks provide various measurements on the virtual lower limb allowing to control the positioning of the cutting guides relative to the 3-D models of the knee bones. We propose a multi-atlas method for the automatic positioning of the pre-defined landmarks on the surface of the models of the femur and the tibia of the patient. We exploit a group of atlases (expert examples) consisting of multiple triangular meshes for which the defined landmarks have been placed by experts. We transfer identified landmarks from an expert example to the patient mesh by computing an initial coarse global registration with an Iterative Closest Point (ICP) algorithm where a curvature constraint serves as a supplementary dimension in order to improve robustness. Adaptive local rigid registrations refine the fit for the projection of reference landmarks onto the surface of the patient mesh. After the patient mesh has been processed with the group of atlases, we compute a definite position for each landmark using an automatic selection of a set of best transferred landmarks. We developed a Web framework for the construction of the 3-D models of the bones of the patient. Our positioning method is implemented in this system. We compare our positioning method against the manual positioning of trained operators and against the results of published scientific works on the domain.