論文の概要: Anatomical Landmarks Localization for 3D Foot Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00937v1
- Date: Sun, 3 Oct 2021 06:24:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-05 15:19:10.615048
- Title: Anatomical Landmarks Localization for 3D Foot Point Clouds
- Title(参考訳): 3次元足跡雲における解剖学的ランドマークの局在
- Authors: Sheldon Fung, Xuequan Lu, Mantas Mykolaitis, Gediminas Kostkevicius,
Domantas Ozerenskis
- Abstract要約: 本稿では3次元解剖学的ランドマーク予測のための変形法を提案する。
臨床医によって注釈付けされた解剖学的ランドマークを持つソースモデルを使用し、ターゲットモデルにマッチするように、このモデルを厳格に変形させる。
データセット上で実験を行い,本手法のロバスト性を実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.1918817988202606
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D anatomical landmarks play an important role in health research. Their
automated prediction/localization thus becomes a vital task. In this paper, we
introduce a deformation method for 3D anatomical landmarks prediction. It
utilizes a source model with anatomical landmarks which are annotated by
clinicians, and deforms this model non-rigidly to match the target model. Two
constraints are introduced in the optimization, which are responsible for
alignment and smoothness, respectively. Experiments are performed on our
dataset and the results demonstrate the robustness of our method, and show that
it yields better performance than the state-of-the-art techniques in most
cases.
- Abstract(参考訳): 3D解剖学的ランドマークは、健康研究において重要な役割を果たす。
そのため、自動予測/ローカライゼーションが重要なタスクとなる。
本稿では,3次元解剖学的ランドマーク予測のための変形法を提案する。
臨床医が注釈を付ける解剖学的ランドマークを持つソースモデルを利用し、このモデルがターゲットモデルに不規則に一致するように変形する。
最適化には2つの制約が導入され、それぞれアライメントと滑らかさに責任がある。
実験はデータセット上で行われ,本手法のロバスト性を示すとともに,ほとんどのケースにおいて最先端技術よりも優れた性能が得られることを示す。
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