論文の概要: Estimating and abstracting the 3D structure of bones using neural networks on X-ray (2D) images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11499v1
• Date: Thu, 16 Jan 2020 20:41:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 23:37:46.599208
• Title: Estimating and abstracting the 3D structure of bones using neural networks on X-ray (2D) images
• Title（参考訳）: X線画像上のニューラルネットワークによる骨の3次元構造の推定と抽象化
• Authors: Jana \v{C}avojsk\'a (1), Julian Petrasch (1), Nicolas J. Lehmann (1), Agn\`es Voisard (1), Peter B\"ottcher (2) ((1) Freie Universit\"at Berlin, Institute of Computer Science, 14195 Berlin, Germany, (2) Freie Universit\"at Berlin, Clinic for Small Animals, 14163 Berlin, Germany)
• Abstract要約: 骨の3次元構造を2次元X線画像から推定する深層学習法を提案する。 我々の予測では, 平均根平均平方(RMS)距離が1.08mmであり, 他の8つの3次元骨再建法により得られた平均誤差よりも精度が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a deep-learning based method for estimating the 3D structure of a bone from a pair of 2D X-ray images. Our triplet loss-trained neural network selects the most closely matching 3D bone shape from a predefined set of shapes. Our predictions have an average root mean square (RMS) distance of 1.08 mm between the predicted and true shapes, making it more accurate than the average error achieved by eight other examined 3D bone reconstruction approaches. The prediction process that we use is fully automated and unlike many competing approaches, it does not rely on any previous knowledge about bone geometry. Additionally, our neural network can determine the identity of a bone based only on its X-ray image. It computes a low-dimensional representation ("embedding") of each 2D X-ray image and henceforth compares different X-ray images based only on their embeddings. An embedding holds enough information to uniquely identify the bone CT belonging to the input X-ray image with a 100% accuracy and can therefore serve as a kind of fingerprint for that bone. Possible applications include faster, image content-based bone database searches for forensic purposes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,骨の3次元構造を2次元X線画像から推定する深層学習手法を提案する。 三重項損失学習ニューラルネットワークは、予め定義された形状から最も近い3d骨形状を選択する。 我々の予測では, 平均根平均平方(RMS)距離が1.08mmであり, 他の8つの3次元骨再建法により得られた平均誤差よりも精度が高い。 私たちが使用している予測プロセスは完全に自動化されており、多くの競合するアプローチとは異なり、骨幾何学に関する以前の知識に依存しない。 さらに、我々のニューラルネットワークは、X線画像のみに基づいて骨の同一性を決定することができる。 それぞれの2次元X線画像の低次元表現(埋め込み)を計算し、その埋め込みのみに基づいて異なるX線画像を比較する。 埋め込みは、入力されたX線画像に属する骨CTを100%精度で識別するのに十分な情報を持ち、そのため、その骨の指紋の一種として機能する。 可能性のあるアプリケーションは、より高速な画像コンテンツベースの骨データベース検索である。

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