論文の概要: Automatic Volumetric Segmentation of Additive Manufacturing Defects with
3D U-Net
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08993v1
- Date: Fri, 22 Jan 2021 08:24:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-20 17:17:58.296120
- Title: Automatic Volumetric Segmentation of Additive Manufacturing Defects with
3D U-Net
- Title(参考訳): 3次元u-netによる添加物製造欠陥の自動分割
- Authors: Vivian Wen Hui Wong, Max Ferguson, Kincho H. Law, Yung-Tsun Tina Lee,
Paul Witherell
- Abstract要約: AMサンプルのXCT画像の欠陥を自動的に分割する3次元U-Netモデルを提案する。
この研究は、AM欠陥検出のための機械学習の使用に寄与し、AMにおける3Dセグメンテーションを初めて示す。
- 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: Segmentation of additive manufacturing (AM) defects in X-ray Computed
Tomography (XCT) images is challenging, due to the poor contrast, small sizes
and variation in appearance of defects. Automatic segmentation can, however,
provide quality control for additive manufacturing. Over recent years,
three-dimensional convolutional neural networks (3D CNNs) have performed well
in the volumetric segmentation of medical images. In this work, we leverage
techniques from the medical imaging domain and propose training a 3D U-Net
model to automatically segment defects in XCT images of AM samples. This work
not only contributes to the use of machine learning for AM defect detection but
also demonstrates for the first time 3D volumetric segmentation in AM. We train
and test with three variants of the 3D U-Net on an AM dataset, achieving a mean
intersection of union (IOU) value of 88.4%.
- Abstract(参考訳): X-ray Computed Tomography (XCT) 画像における添加性製造 (AM) 欠陥の分離は, コントラストの低さ, 小型化, 外観の変動により困難である。
しかし、自動セグメンテーションは添加物製造のための品質管理を提供することができる。
近年,3次元畳み込みニューラルネットワーク(3d cnn)が医療画像のボリュームセグメンテーションにおいて良好に機能している。
本研究では,医用画像領域の技法を活用し,AMサンプルのXCT画像の欠陥を自動的に識別する3次元U-Netモデルを提案する。
この研究は、AM欠陥検出のための機械学習の使用に寄与するだけでなく、AMにおける3次元ボリュームセグメンテーションを初めて示す。
AMデータセット上で、3D U-Netの3つの変種をトレーニングし、テストし、平均的結合(IOU)値88.4%を達成する。
関連論文リスト
- Promise:Prompt-driven 3D Medical Image Segmentation Using Pretrained
Image Foundation Models [13.08275555017179]
単点プロンプトのみを用いたプロンプト駆動型3次元医用画像分割モデルProMISeを提案する。
今回,大腸癌と膵腫瘍の2つの領域に分布する2つのパブリックデータセットについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T16:49:03Z) - Multi-dimension unified Swin Transformer for 3D Lesion Segmentation in
Multiple Anatomical Locations [1.7413461132662074]
3次元病変分割のためのMDU-ST(multi-dimension unified Swin transformer)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
ネットワークの性能はDice similarity coefficient(DSC)とHausdorff distance(HD)で内部の3D病変データセットを用いて評価される。
提案手法は, 放射線学および腫瘍成長モデル研究を支援するために, 自動3次元病変セグメンテーションを行うために用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T21:24:00Z) - Diffusion Models for Counterfactual Generation and Anomaly Detection in
Brain Images [59.85702949046042]
病気の画像の健全なバージョンを生成し,それを用いて画素単位の異常マップを得るための弱教師付き手法を提案する。
健常者を対象にした拡散モデルを用いて, サンプリングプロセスの各ステップで拡散拡散確率モデル (DDPM) と拡散拡散確率モデル (DDIM) を組み合わせる。
本手法が正常なサンプルに適用された場合,入力画像は大幅な修正を伴わずに再構成されることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T21:56:50Z) - Disruptive Autoencoders: Leveraging Low-level features for 3D Medical
Image Pre-training [51.16994853817024]
本研究は、3Dラジオグラフィ画像のための効果的な事前学習フレームワークの設計に焦点をあてる。
ローカルマスキングと低レベルの摂動の組み合わせによって生成された破壊から、オリジナルのイメージを再構築しようとする事前トレーニングフレームワークであるDisruptive Autoencodersを紹介する。
提案する事前トレーニングフレームワークは、複数のダウンストリームタスクでテストされ、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T17:59:42Z) - A modular U-Net for automated segmentation of X-ray tomography images in
composite materials [0.0]
ディープラーニングは、物質科学の応用を含む多くの画像処理タスクで成功している。
本稿では, 3相ガラス繊維強化ポリアミド66の3次元トモグラフィー画像の分割を行うために, UNetのモジュラー解釈を提案し, 訓練した。
注釈付き層は10層に過ぎず, 浅いU-Netを使用すれば, より深い層よりも優れた結果が得られることが観察された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T17:15:24Z) - Automated Model Design and Benchmarking of 3D Deep Learning Models for
COVID-19 Detection with Chest CT Scans [72.04652116817238]
3D胸部CTスキャン分類のための3D DLモデルを自動的に検索するための差別化可能なニューラルネットワーク探索(DNAS)フレームワークを提案する。
また,我々のモデルのクラスアクティベーションマッピング(cam)技術を利用して,結果の解釈可能性を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-14T03:45:01Z) - Contraband Materials Detection Within Volumetric 3D Computed Tomography
Baggage Security Screening Imagery [29.253322915780362]
材料シグネチャに基づく3次元コントラバンド物質検出にDeep Neural Networksを適用することを提案する。
まず,3D U-Netなどの3D CNNに基づくセマンティックセマンティックセグメンテーションアルゴリズムとその変種について検討する。
体積3次元CTデータの元の密度密度表現形式とは対照的に,CTボリュームをスパース点雲に変換することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-21T23:48:06Z) - Revisiting 3D Context Modeling with Supervised Pre-training for
Universal Lesion Detection in CT Slices [48.85784310158493]
CTスライスにおける普遍的病変検出のための3Dコンテキスト強化2D特徴を効率的に抽出するための修飾擬似3次元特徴ピラミッドネットワーク(MP3D FPN)を提案する。
新たな事前学習手法により,提案したMP3D FPNは,DeepLesionデータセット上での最先端検出性能を実現する。
提案された3Dプリトレーニングウェイトは、他の3D医療画像分析タスクのパフォーマンスを高めるために使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T07:11:16Z) - Weakly-supervised Learning For Catheter Segmentation in 3D Frustum
Ultrasound [74.22397862400177]
超音波を用いた新しいカテーテルセグメンテーション法を提案する。
提案手法は,1ボリュームあたり0.25秒の効率で最先端の性能を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:56:22Z) - Volumetric Attention for 3D Medical Image Segmentation and Detection [53.041572035020344]
3次元医用画像のセグメンテーションと検出のためのボリュームアテンション(VA)モジュールを提案する。
VAアテンションはビデオ処理の最近の進歩にインスパイアされ、2.5Dネットワークはz方向のコンテキスト情報を活用することができる。
そのMask R-CNNへの統合は、肝腫瘍(LiTS)チャレンジにおける最先端のパフォーマンスを可能にすることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-04T18:55:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。