論文の概要: Intraoperative Liver Surface Completion with Graph Convolutional VAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03871v2
• Date: Mon, 12 Jul 2021 18:28:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 20:55:44.591031
• Title: Intraoperative Liver Surface Completion with Graph Convolutional VAE
• Title（参考訳）: Graph Convolutional VAEを用いた術中肝表面コンパートメント
• Authors: Simone Foti, Bongjin Koo, Thomas Dowrick, Joao Ramalhinho, Moustafa Allam, Brian Davidson, Danail Stoyanov and Matthew J. Clarkson
• Abstract要約: 我々は、データセットの限られたサイズを補うために、周波数領域の形状をランダムに摂動する新しいデータ拡張手法を導入する。 本手法のコアは変分オートエンコーダ (VAE) で, 肝臓の完全な形状を学習するための潜伏空間を訓練する。 この最適化の効果は、初期生成した形状の進行非剛性変形である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.515163959186964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we propose a method based on geometric deep learning to predict the complete surface of the liver, given a partial point cloud of the organ obtained during the surgical laparoscopic procedure. We introduce a new data augmentation technique that randomly perturbs shapes in their frequency domain to compensate the limited size of our dataset. The core of our method is a variational autoencoder (VAE) that is trained to learn a latent space for complete shapes of the liver. At inference time, the generative part of the model is embedded in an optimisation procedure where the latent representation is iteratively updated to generate a model that matches the intraoperative partial point cloud. The effect of this optimisation is a progressive non-rigid deformation of the initially generated shape. Our method is qualitatively evaluated on real data and quantitatively evaluated on synthetic data. We compared with a state-of-the-art rigid registration algorithm, that our method outperformed in visible areas.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 外科的腹腔鏡下手術で得られた臓器の部分点雲を考慮し, 肝の完全面を予測するための幾何学的深層学習に基づく手法を提案する。 本稿では,周波数領域内の形状をランダムに摂動させ,データセットのサイズを補償する新しいデータ拡張手法を提案する。 本手法のコアは変分オートエンコーダ (VAE) で, 肝臓の完全な形状を学習するための潜伏空間を訓練する。 推論時には、潜在表現を反復的に更新する最適化手順にモデルの生成部を埋め込んで、術中部分点雲に一致するモデルを生成する。 この最適化の効果は、初期生成した形状の進行非剛性変形である。 本手法は実データから定性的に評価し,合成データから定量的に評価する。 本手法は,最先端の剛性登録アルゴリズムと比較し,可視領域で比較した。

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