Fugu-MT 論文翻訳(概要): A new geodesic-based feature for characterization of 3D shapes: application to soft tissue organ temporal deformations

論文の概要: A new geodesic-based feature for characterization of 3D shapes: application to soft tissue organ temporal deformations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08332v1
Date: Wed, 18 Mar 2020 16:56:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-22 13:08:27.894373
Title: A new geodesic-based feature for characterization of 3D shapes: application to soft tissue organ temporal deformations
Title（参考訳）: 測地線に基づく3次元形状のキャラクタリゼーション : 軟部組織臓器の時間的変形への応用
Authors: Karim Makki, Amine Bohi, Augustin C. Ogier, Marc-Emmanuel Bellemare
Abstract要約: 臓器の時間的変形に関する研究に直接応用する。我々は,3次元表面点の少ない強制呼吸運動時の膀胱の挙動を特徴付ける。合成3次元形状と現実的なダイナミックMRIデータの両方に特徴の頑健さを実証する。
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 propose a method for characterizing 3D shapes from point clouds and we show a direct application on a study of organ temporal deformations. As an example, we characterize the behavior of a bladder during a forced respiratory motion with a reduced number of 3D surface points: first, a set of equidistant points representing the vertices of quadrilateral mesh for the surface in the first time frame are tracked throughout a long dynamic MRI sequence using a Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping (LDDMM) framework. Second, a novel geometric feature which is invariant to scaling and rotation is proposed for characterizing the temporal organ deformations by employing an Eulerian Partial Differential Equations (PDEs) methodology. We demonstrate the robustness of our feature on both synthetic 3D shapes and realistic dynamic MRI data portraying the bladder deformation during forced respiratory motions. Promising results are obtained, showing that the proposed feature may be useful for several computer vision applications such as medical imaging, aerodynamics and robotics.
Abstract（参考訳）: 本稿では,点雲から3次元形状を特徴付ける手法を提案し,臓器の時間的変形の研究への直接的応用を示す。一例として, 強制呼吸運動中の膀胱の挙動を3次元表面点の減少で特徴づける: まず, 大規模な変形Diffomorphic Metric Mapping (LDDMM) フレームワークを用いて, 表面の四角形メッシュの頂点を表す等距離点の集合を, 長いダイナミックMRIシーケンスを通して追跡する。次に, ユークリッド偏微分方程式 (pdes) を用いた時間的臓器変形を特徴付けるために, スケーリングと回転に不変な新しい幾何学的特徴を提案する。我々は, 人工3次元形状と, 強制呼吸運動時の膀胱変形を特徴とする動的MRIデータの両方に特徴の堅牢性を示す。提案手法は, 医用画像, 空気力学, ロボット工学など, コンピュータビジョンの応用に有用である可能性が示唆された。

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