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。

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