論文の概要: Transcending Grids: Point Clouds and Surface Representations Powering
Neurological Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15426v1
- Date: Wed, 17 May 2023 19:34:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-28 04:30:09.091221
- Title: Transcending Grids: Point Clouds and Surface Representations Powering
Neurological Processing
- Title（参考訳）: 超越格子: 点雲と表面表現による神経処理
- Authors: Kishore Babu Nampalle, Pradeep Singh, Vivek Narayan Uppala, Sumit
Gangwar, Rajesh Singh Negi, Balasubramanian Raman
- Abstract要約: 医療分野では、医療画像の正確な分類が不可欠であるが、従来の方法では、一貫したグリッド構造で医療データをヒンジすることが多い。
最近の医学研究は、データの表現を考慮せずに、より優れたパフォーマンスを達成するためにアーキテクチャを微調整することに焦点を当てている。
グリッドベースのデータを高次元表現に変換するための新しい手法を提案し、非構造化点クラウドデータ構造を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.124650851374316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In healthcare, accurately classifying medical images is vital, but
conventional methods often hinge on medical data with a consistent grid
structure, which may restrict their overall performance. Recent medical
research has been focused on tweaking the architectures to attain better
performance without giving due consideration to the representation of data. In
this paper, we present a novel approach for transforming grid based data into
its higher dimensional representations, leveraging unstructured point cloud
data structures. We first generate a sparse point cloud from an image by
integrating pixel color information as spatial coordinates. Next, we construct
a hypersurface composed of points based on the image dimensions, with each
smooth section within this hypersurface symbolizing a specific pixel location.
Polygonal face construction is achieved using an adjacency tensor. Finally, a
dense point cloud is generated by densely sampling the constructed
hypersurface, with a focus on regions of higher detail. The effectiveness of
our approach is demonstrated on a publicly accessible brain tumor dataset,
achieving significant improvements over existing classification techniques.
This methodology allows the extraction of intricate details from the original
image, opening up new possibilities for advanced image analysis and processing
tasks.
- Abstract（参考訳）: 医療分野では、正確な医療画像の分類が不可欠であるが、従来の方法では、一貫したグリッド構造で医療データをヒンジすることが多い。
最近の医学研究は、データの表現を考慮せずに、より良いパフォーマンスを達成するためにアーキテクチャを微調整することに焦点を当てている。
本稿では,非構造化点クラウドデータ構造を利用してグリッドベースデータを高次元表現に変換する新しい手法を提案する。
まず,画素色情報を空間座標として統合することにより,画像から疎点雲を生成する。
次に、画像次元に基づく点からなる超曲面を構築し、この超曲面内の各滑らかな断面が特定の画素位置を象徴する。
多角形面構成は隣接テンソルを用いて達成される。
最後に、高精細な領域に焦点をあてて構築された超曲面を高密度にサンプリングすることで、濃密な点雲が生成される。
本手法の有効性を脳腫瘍データセット上で実証し,既存の分類法よりも大幅に改善した。
この手法により、元の画像から複雑な詳細を抽出し、高度な画像解析と処理タスクの新しい可能性を開くことができる。
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