Fugu-MT 論文翻訳(概要): Surface Segmentation Using Implicit Divergence Constraint Between Adjacent Minimal Paths

論文の概要: Surface Segmentation Using Implicit Divergence Constraint Between Adjacent Minimal Paths

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13111v1
Date: Thu, 25 Nov 2021 14:56:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-29 17:51:26.089423
Title: Surface Segmentation Using Implicit Divergence Constraint Between Adjacent Minimal Paths
Title（参考訳）: 隣接極小経路間の暗黙的発散制約を用いた表面セグメンテーション
Authors: Jozsef Molnar, Peter Horvath
Abstract要約: 修正された最小経路アイコン方程式を用いて3次元画像からオブジェクトセグメンテーションを行う手法を提案する。提案手法は,非均一な最小経路Eeikonalに対する2次補正である暗黙の制約を利用する。
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: We introduce a novel approach for object segmentation from 3D images using modified minimal path Eikonal equation. The proposed method utilizes an implicit constraint - a second order correction to the inhomogeneous minimal path Eikonal - preventing the adjacent minimal path trajectories to diverge uncontrollably. The proposed modification greatly reduces the surface area uncovered by minimal paths allowing the use of the calculated minimal path set as parameter lines of an approximate surface. It also has a loose connection with the true minimal surface Eikonal equations that are also deduced.
Abstract（参考訳）: 修正された最小経路アイコン方程式を用いて3次元画像からオブジェクトセグメンテーションを行う手法を提案する。提案手法は,非均一な最小経路Eeikonalに対する2次補正である暗黙の制約を利用して,隣接する最小経路軌跡が制御不能に分岐することを防止している。提案手法は, 近似曲面のパラメータ線として計算された最小経路を用いて, 最小経路で発見される表面積を大幅に低減する。また、導出される真の最小曲面のアイコン方程式と緩い関係を持つ。

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