論文の概要: SkinScan: Low-Cost 3D-Scanning for Dermatologic Diagnosis and
Documentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00508v1
- Date: Sun, 31 Jan 2021 18:21:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-02 15:51:29.954337
- Title: SkinScan: Low-Cost 3D-Scanning for Dermatologic Diagnosis and
Documentation
- Title(参考訳): SkinScan:皮膚科診断とドキュメンテーションのための低コスト3Dスキャン
- Authors: Merlin A. Nau, Florian Schiffers, Yunhao Li, Bingjie Xu, Andreas
Maier, Jack Tumblin, Marc Walton, Aggelos K. Katsaggelos, Florian
Willomitzer, Oliver Cossairt
- Abstract要約: 本研究では, 低コスト(かつ移動可能な)のコモディティ機器を各家庭に設置し, 皮膚の詳細な3D情報を測定するシステムを提案する。
本システムは皮膚疾患の早期診断およびモニタリング,特に人口密度が高い地域や未発達地域において大きな可能性を秘めている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.970284091122515
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The utilization of computational photography becomes increasingly essential
in the medical field. Today, imaging techniques for dermatology range from
two-dimensional (2D) color imagery with a mobile device to professional
clinical imaging systems measuring additional detailed three-dimensional (3D)
data. The latter are commonly expensive and not accessible to a broad audience.
In this work, we propose a novel system and software framework that relies only
on low-cost (and even mobile) commodity devices present in every household to
measure detailed 3D information of the human skin with a
3D-gradient-illumination-based method. We believe that our system has great
potential for early-stage diagnosis and monitoring of skin diseases, especially
in vastly populated or underdeveloped areas.
- Abstract(参考訳): 医療分野では,計算写真の利用がますます不可欠になりつつある。
現在、皮膚科のイメージング技術は、モバイルデバイスによる2次元(2D)カラー画像から、さらに詳細な3次元(3D)データを測定するプロの臨床画像システムまで幅広い。
後者は一般的に高価であり、幅広い観客にはアクセスできません。
本研究では, 低コスト(かつ移動可能な)のコモディティ機器にのみ依存し, 3D-gradient-illumination法を用いて皮膚の詳細な3D情報を測定する新しいシステムとソフトウェア・フレームワークを提案する。
当システムは,皮膚疾患の早期診断とモニタリング,特に人口密集地域や未発達地域において大きな可能性を秘めている。
関連論文リスト
- Med-2E3: A 2D-Enhanced 3D Medical Multimodal Large Language Model [16.93216342922561]
我々は、3Dエンコーダと2Dエンコーダを統合した3次元医用画像解析のための新しいMLLMであるMed-2E3を提案する。
より効果的に2D特徴を集約するために,スライス内容とタスク命令に基づいて各2Dスライスに注目したテキストガイド型インタースライス(TG-IS)スコアリングモジュールを設計する。
大規模でオープンソースの3D医療マルチモーダルベンチマークの実験では、Med-2E3がタスク固有の注意分布を示し、現在の最先端モデルよりも大幅に優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T09:59:59Z) - CatFree3D: Category-agnostic 3D Object Detection with Diffusion [63.75470913278591]
本稿では,2次元検出と深度予測から3次元検出を分離するパイプラインを提案する。
また,3次元検出結果の正確な評価のために,正規化ハンガリー距離(NHD)指標も導入した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T22:05:57Z) - Super-resolution of biomedical volumes with 2D supervision [84.5255884646906]
超解像のための仮設スライス拡散は、生物学的標本のすべての空間次元にわたるデータ生成分布の固有同値性を利用する。
我々は,高解像度2次元画像の高速取得を特徴とするSliceRの組織学的刺激(SRH)への応用に着目する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T02:41:55Z) - M3D: Advancing 3D Medical Image Analysis with Multi-Modal Large Language Models [49.5030774873328]
これまでの研究は主に2Dの医療画像に焦点を合わせてきた。
120K画像テキスト対と62K命令応答対からなる大規模3次元マルチモーダル医療データセットM3D-Dataを提案する。
また,新しい3次元マルチモーダル・メディカル・ベンチマークであるM3D-Benchを導入し,8つのタスクにまたがる自動評価を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-31T06:55:12Z) - Creating a Digital Twin of Spinal Surgery: A Proof of Concept [68.37190859183663]
手術デジタル化は、現実世界の手術の仮想レプリカを作成するプロセスである。
脊椎外科手術に応用した手術デジタル化のための概念実証(PoC)を提案する。
5台のRGB-Dカメラを外科医の動的3D再構成に、ハイエンドカメラを解剖学の3D再構成に、赤外線ステレオカメラを手術器具追跡に、レーザースキャナーを手術室の3D再構成とデータ融合に使用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T13:09:40Z) - Generative Enhancement for 3D Medical Images [74.17066529847546]
本稿では,3次元医用画像合成の新しい生成手法であるGEM-3Dを提案する。
本手法は2次元スライスから始まり,3次元スライスマスクを用いて患者に提供するための情報スライスとして機能し,生成過程を伝搬する。
3D医療画像をマスクと患者の事前情報に分解することで、GEM-3Dは多目的な3D画像を生成する柔軟な、かつ効果的なソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-19T15:57:04Z) - 3D-MIR: A Benchmark and Empirical Study on 3D Medical Image Retrieval in
Radiology [6.851500027718433]
3D画像検索の分野はまだ発展途上であり、確立された評価ベンチマーク、包括的なデータセット、徹底的な研究が欠如している。
本稿では,3次元医用画像検索のための新しいベンチマーク(3D-MIR)を提案する。
このベンチマークを用いて,一般的なマルチモーダル基礎モデルの2次元スライス,3次元ボリューム,マルチモーダル埋め込みをクエリとして利用する,多様な検索戦略を探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T00:57:35Z) - Next-generation Surgical Navigation: Marker-less Multi-view 6DoF Pose
Estimation of Surgical Instruments [66.74633676595889]
静止カメラとヘッドマウントカメラを組み合わせたマルチカメラ・キャプチャー・セットアップを提案する。
第2に,手術用ウェットラボと実際の手術用劇場で撮影された元脊椎手術のマルチビューRGB-Dビデオデータセットを公表した。
第3に,手術器具の6DoFポーズ推定の課題に対して,最先端のシングルビューとマルチビューの3つの手法を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T13:42:19Z) - Monitoring of Pigmented Skin Lesions Using 3D Whole Body Imaging [14.544274849288952]
皮膚病変の迅速評価とマッピングを可能にする3次元全身イメージングプロトタイプを提案する。
モジュラーカメラリグは、体全体をスキャンするために複数の角度から同期した画像を自動でキャプチャするように設計されている。
我々は,深部畳み込みニューラルネットワークに基づく3次元体像再構成,データ処理,皮膚病変検出のためのアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-14T15:24:06Z) - Medical Image Segmentation using 3D Convolutional Neural Networks: A
Review [25.864941088823343]
コンピュータ支援医療画像解析は,専門医の専門的臨床診断を支援し,適切な治療計画を決定する上で重要な役割を担っている。
現在、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が医療画像解析に好まれている。
3Dイメージングシステムの急速な進歩と優れたハードウェアとソフトウェアのサポートの可用性により、医用画像解析において3D深層学習法が人気を集めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-19T03:23:08Z) - 3D Probabilistic Segmentation and Volumetry from 2D projection images [10.32519161805588]
X線撮影は迅速で安価で、最前線のケアアセスメントや術中リアルタイムイメージングに有用である。
プロジェクティブな情報損失に悩まされており、多くの診断バイオマーカーがベースとなっている重要な情報を欠いている。
本稿では,2次元画像モダリティから3次元容積像を再構成する確率的手法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T08:00:51Z)
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。