Fugu-MT 論文翻訳(概要): Skeletal Point Representations with Geometric Deep Learning

論文の概要: Skeletal Point Representations with Geometric Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02123v1
Date: Fri, 3 Mar 2023 18:08:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-06 13:53:37.284301
Title: Skeletal Point Representations with Geometric Deep Learning
Title（参考訳）: 幾何学的深層学習による骨格点表現
Authors: Ninad Khargonkar, Beatriz Paniagua, Jared Vicory
Abstract要約: 物体の骨格構造を計算するための新しい幾何学用語を提案する。結果は従来のS-repと似ているが、より高速に製造される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6696732597888386
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Skeletonization has been a popular shape analysis technique that models both the interior and exterior of an object. Existing template-based calculations of skeletal models from anatomical structures are a time-consuming manual process. Recently, learning-based methods have been used to extract skeletons from 3D shapes. In this work, we propose novel additional geometric terms for calculating skeletal structures of objects. The results are similar to traditional fitted s-reps but but are produced much more quickly. Evaluation on real clinical data shows that the learned model predicts accurate skeletal representations and shows the impact of proposed geometric losses along with using s-reps as weak supervision.
Abstract（参考訳）: 骨格化は、物体の内部と外部の両方をモデル化する一般的な形状解析技術である。既存のテンプレートに基づく解剖学的構造からの骨格モデルの計算は、時間を要する手作業である。近年,3次元形状からの骨格抽出に学習に基づく手法が用いられている。本研究では,物体の骨格構造を計算するための新しい幾何学用語を提案する。結果は従来のs-repと似ているが、より早く製造される。実臨床データを用いた評価の結果, 学習モデルは正確な骨格表現を予測でき, s-repを弱い監督として用いることで, 幾何学的損失の影響を示す。

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