論文の概要: Point Cloud Diffusion Models for Automatic Implant Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08061v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 16:54:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 14:09:07.970485
- Title: Point Cloud Diffusion Models for Automatic Implant Generation
- Title(参考訳): インプラント自動生成のための点雲拡散モデル
- Authors: Paul Friedrich, Julia Wolleb, Florentin Bieder, Florian M. Thieringer
and Philippe C. Cattin
- Abstract要約: 本稿では,3次元点雲拡散モデルとボキセル化ネットワークを組み合わせたインプラント生成手法を提案する。
SkullBreak と SkullFix のデータセット上で評価を行い,高品質なインプラントを作製し,競争力のある評価スコアを得る。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4499833362998487
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advances in 3D printing of biocompatible materials make patient-specific
implants increasingly popular. The design of these implants is, however, still
a tedious and largely manual process. Existing approaches to automate implant
generation are mainly based on 3D U-Net architectures on downsampled or
patch-wise data, which can result in a loss of detail or contextual
information. Following the recent success of Diffusion Probabilistic Models, we
propose a novel approach for implant generation based on a combination of 3D
point cloud diffusion models and voxelization networks. Due to the stochastic
sampling process in our diffusion model, we can propose an ensemble of
different implants per defect, from which the physicians can choose the most
suitable one. We evaluate our method on the SkullBreak and SkullFix datasets,
generating high-quality implants and achieving competitive evaluation scores.
- Abstract(参考訳): 生体適合性材料の3Dプリンティングの進歩は、患者固有のインプラントを普及させる。
しかし、これらのインプラントの設計はいまだに面倒で手作業のプロセスである。
インプラント生成を自動化する既存のアプローチは、主にダウンサンプルデータやパッチワイズデータの3d u-netアーキテクチャに基づいており、詳細情報や文脈情報を失う可能性がある。
近年の拡散確率モデルの成功に続いて,3次元点流拡散モデルとボキセル化ネットワークを組み合わせたインプラント生成手法を提案する。
拡散モデルにおける確率的サンプリング法により, 欠陥ごとに異なるインプラントのアンサンブルが提案され, 医師が最適なものを選択することができる。
SkullBreak と SkullFix のデータセット上で評価を行い,高品質なインプラントを作製し,競争性評価スコアを得る。
関連論文リスト
- Bayesian Diffusion Models for 3D Shape Reconstruction [57.44181038281908]
本稿では,トップダウン(優先)情報をボトムアップ(データ駆動)手順と密結合することにより,効果的なベイズ推定を行う予測アルゴリズムを提案する。
3次元形状復元作業におけるBDMの有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T17:55:53Z) - 3DTopia: Large Text-to-3D Generation Model with Hybrid Diffusion Priors [86.31822685078642]
本稿では,2段階のテキスト・ツー・3D生成システムである3DTopiaについて述べる。
3次元データから直接学習される3次元拡散の第1段階のサンプルは、テキスト条件付き3次元潜伏拡散モデルを用いており、高速なプロトタイピングのための粗い3次元サンプルを迅速に生成する。
第2段階は2次元拡散前処理を利用して、粗い3次元モデルのテクスチャを第1段階からさらに洗練し、高品質なテクスチャ生成のための潜時空間と画素空間の最適化からなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T17:26:28Z) - Learn to Optimize Denoising Scores for 3D Generation: A Unified and
Improved Diffusion Prior on NeRF and 3D Gaussian Splatting [60.393072253444934]
本稿では,3次元生成タスクの拡散先行性向上を目的とした統合フレームワークを提案する。
拡散先行と拡散モデルの訓練手順の相違を同定し、3次元生成の質を著しく損なう。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T03:55:34Z) - TCSloT: Text Guided 3D Context and Slope Aware Triple Network for Dental
Implant Position Prediction [27.020346431680355]
インプラント補綴治療では、正確なインプラントを確保するために、インプラントの外科的ガイドが使用される。
インプラント位置の特定に歯科医を補助するディープニューラルネットワークが提案されている。
本稿では,テキストガイドによる3Dコンテキストとスロープアウェアトリプルネットワーク(TCSloT)を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-10T05:51:21Z) - ImplantFormer: Vision Transformer based Implant Position Regression
Using Dental CBCT Data [27.020346431680355]
インプラント補綴は歯列欠損や歯列喪失の最も適切な治療であり、通常インプラント位置を決定するための外科的ガイド設計プロセスを必要とする。
本稿では, 経口CBCTデータに基づいてインプラント位置の自動予測を行うために, トランスフォーマを用いたインプラント位置回帰ネットワーク, implantFormerを提案する。
歯冠面積の2次元軸方向ビューを用いてインプラント位置を予測し,インプラントの中心線を適合させて実際のインプラント位置を歯根に求めることを創造的に提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-29T02:31:27Z) - A Survey on Generative Diffusion Model [75.93774014861978]
拡散モデルは、深層生成モデルの新たなクラスである。
時間を要する反復生成過程や高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、いくつかの制限がある。
本調査では,拡散モデルの向上を目的とした高度な手法を多数提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-06T16:56:21Z) - Deep Learning-based Framework for Automatic Cranial Defect
Reconstruction and Implant Modeling [0.2020478014317493]
本研究の目的は、頭蓋骨欠損の再建とインプラントのモデリングを行うための、頑健で、高速で、完全に自動化された手法を提案することである。
本稿では,修正U-Netアーキテクチャを用いた2段階の深層学習手法を提案する。
次に, 3Dプリンティングが可能なモデルの自動生成に続いて, インプラント形状を改善するための専用反復手順を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-13T11:33:26Z) - Generating 3D Bio-Printable Patches Using Wound Segmentation and
Reconstruction to Treat Diabetic Foot Ulcers [3.9601033501810576]
AiD Regenは、2Dセマンティックセグメンテーションと3D再構成を組み合わせた3D創傷モデルを生成するシステムである。
AiD Regenは、RGB-D画像キャプチャ、セマンティックセグメンテーション、境界誘導ポイントクラウド処理、3Dモデル再構成、3Dプリント可能なGコード生成を含む、完全なパイプラインをシームレスに結合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-08T02:29:32Z) - Hierarchical Amortized Training for Memory-efficient High Resolution 3D
GAN [52.851990439671475]
本稿では,高解像度な3D画像を生成することができる新しいエンドツーエンドGANアーキテクチャを提案する。
トレーニングと推論の異なる構成を使用することで、この目標を達成する。
3次元胸郭CTと脳MRIの実験により、我々のアプローチは画像生成における最先端技術より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T02:33:04Z) - Modelling the Distribution of 3D Brain MRI using a 2D Slice VAE [66.63629641650572]
本研究では,2次元スライスVAEとガウスモデルを組み合わせた3次元MR脳の体積分布をモデル化する手法を提案する。
また,本研究では,脳解剖学に適合するセグメンテーションの精度を定量的に評価する新たなボリューム評価手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-09T13:23:15Z) - An Online Platform for Automatic Skull Defect Restoration and Cranial
Implant Design [0.5551220224568872]
システムは頭蓋骨の欠損部を自動的に復元し、所望のインプラントを生成する。
生成されたインプラントはSTereoLithography (.stl)形式で、システムのブラウザインターフェースから直接ダウンロードすることができる。
そして、インプラントモデルを3Dプリンタに送信して、ロコインプラントの製造を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-01T14:41:33Z)
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。