論文の概要: Can point cloud networks learn statistical shape models of anatomies?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05610v2
• Date: Thu, 20 Jul 2023 16:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 17:57:12.131071
• Title: Can point cloud networks learn statistical shape models of anatomies?
• Title（参考訳）: ポイントクラウドネットワークは解剖学の統計的形状モデルを学ぶことができるか?
• Authors: Jadie Adams and Shireen Elhabian
• Abstract要約: クラウド・エンコーダ・デコーダ・ベース・コンプリート・ネットワークは,統計的形状モデリングにおいて未解決の可能性を秘めていることを示す。 私たちの研究は、SSMのためのポイントクラウド深層学習のさらなる探求の道を開くものです。
• 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: Statistical Shape Modeling (SSM) is a valuable tool for investigating and quantifying anatomical variations within populations of anatomies. However, traditional correspondence-based SSM generation methods have a prohibitive inference process and require complete geometric proxies (e.g., high-resolution binary volumes or surface meshes) as input shapes to construct the SSM. Unordered 3D point cloud representations of shapes are more easily acquired from various medical imaging practices (e.g., thresholded images and surface scanning). Point cloud deep networks have recently achieved remarkable success in learning permutation-invariant features for different point cloud tasks (e.g., completion, semantic segmentation, classification). However, their application to learning SSM from point clouds is to-date unexplored. In this work, we demonstrate that existing point cloud encoder-decoder-based completion networks can provide an untapped potential for SSM, capturing population-level statistical representations of shapes while reducing the inference burden and relaxing the input requirement. We discuss the limitations of these techniques to the SSM application and suggest future improvements. Our work paves the way for further exploration of point cloud deep learning for SSM, a promising avenue for advancing shape analysis literature and broadening SSM to diverse use cases.
• Abstract（参考訳）: 統計的形状モデリング (SSM) は解剖学の個体群における解剖学的変動を調査し定量化する貴重なツールである。 しかし、従来の対応ベースのSSM生成法では、SSMを構成するには完全な幾何学的プロキシ(例えば、高解像度のバイナリボリュームや表面メッシュ)が必要である。 形状の無秩序な3dポイントクラウド表現は、様々な医療画像(しきい値画像や表面走査など)からより容易に取得できる。 ポイントクラウドディープネットワークは、最近、異なるポイントクラウドタスク(例えば、補完、意味セグメンテーション、分類)の置換不変機能を学習することに成功した。 しかし、ポイントクラウドからssmを学習する彼らの応用は未検討である。 本研究では,既存のポイントクラウドエンコーダ・デコーダベースのコンプリートネットワークが,ssmの未解決可能性を提供し,人口レベルの統計表現をキャプチャし,推論負担を軽減し,入力要求を緩和できることを実証する。 本稿では,SSMアプリケーションに対するこれらの手法の限界について論じ,今後の改良を提案する。 我々の研究は、形状解析文学を進歩させ、多様なユースケースにSSMを広げるための有望な道である、SSMのためのポイントクラウド深層学習のさらなる探求の道を開く。

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