論文の概要: Reference Based Color Transfer for Medical Volume Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08083v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 20:14:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:00:23.330949
• Title: Reference Based Color Transfer for Medical Volume Rendering
• Title（参考訳）: 医用ボリュームレンダリングのための参照ベースカラー転送
• Authors: Sudarshan Devkota, Summanta Pattanaik
• Abstract要約: CTスキャン、X線、MRI画像などの従来の単色医療画像から解剖学的構造の色のついた3D表現への移行により、医療専門家が貴重な医療情報を抽出する能力がさらに向上する。 グレースケールの医用画像のスタックからカラーボリュームレンダリングを行うために,この手法を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The benefits of medical imaging are enormous. Medical images provide considerable amounts of anatomical information and this facilitates medical practitioners in performing effective disease diagnosis and deciding upon the best course of medical treatment. A transition from traditional monochromatic medical images like CT scans, X-Rays or MRI images to a colored 3D representation of the anatomical structure further enhances the capabilities of medical professionals in extracting valuable medical information. The proposed framework in our research starts with performing color transfer by finding deep semantic correspondence between two medical images: a colored reference image, and a monochromatic CT scan or an MRI image. We extend this idea of reference-based colorization technique to perform colored volume rendering from a stack of grayscale medical images. Furthermore, we also propose to use an effective reference image recommendation system to aid in the selection of good reference images. With our approach, we successfully perform colored medical volume visualization and essentially eliminate the painstaking process of user interaction with a transfer function to obtain color and opacity parameters for volume rendering.
• Abstract（参考訳）: 医療画像の利点は大きい。 医療画像は十分な解剖学的情報を提供し、医療従事者が効果的な疾患診断を行い、最善の治療法を決定するのを手助けする。 CTスキャン、X線、MRI画像などの従来の単色医療画像から解剖学的構造の色のついた3D表現への移行により、医療専門家が貴重な医療情報を抽出する能力がさらに向上する。 本研究で提案する枠組みは,2つの医用画像(有色基準画像,単色ct画像,mri画像)間の深い意味的対応を見つけ,色伝達を行うことから始まる。 本稿では,この基準ベースのカラー化手法を拡張し,グレースケールの医用画像のスタックからカラーボリュームレンダリングを行う。 また,優れた参照画像の選択を支援するために,効果的な参照画像レコメンデーションシステムを提案する。 提案手法では,カラー医用ボリュームの可視化に成功し,転送機能とユーザインタラクションの手間を省き,ボリュームレンダリングのための色と不透明度パラメータを求める。

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