論文の概要: Advancing Wound Filling Extraction on 3D Faces: A Auto-Segmentation and
Wound Face Regeneration Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01844v2
- Date: Mon, 10 Jul 2023 11:26:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 17:45:16.296460
- Title: Advancing Wound Filling Extraction on 3D Faces: A Auto-Segmentation and
Wound Face Regeneration Approach
- Title（参考訳）: 3次元顔における創傷充満の促進:自動分割と創傷顔面再生アプローチ
- Authors: Duong Q. Nguyen and Thinh D. Le and Phuong D. Nguyen and Nga T.K. Le
and H. Nguyen-Xuan
- Abstract要約: 本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワークを用いた3次元顔傷セグメントの自動生成手法を提案する。
セグメンテーションモデルに基づいて、3次元顔の創傷充填体を抽出するための改良されたアプローチを提案する。
提案手法は, テストスイートにおいて0.9999986%の精度を達成し, 従来手法よりも優れていた。
- 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: Facial wound segmentation plays a crucial role in preoperative planning and
optimizing patient outcomes in various medical applications. In this paper, we
propose an efficient approach for automating 3D facial wound segmentation using
a two-stream graph convolutional network. Our method leverages the Cir3D-FaIR
dataset and addresses the challenge of data imbalance through extensive
experimentation with different loss functions. To achieve accurate
segmentation, we conducted thorough experiments and selected a high-performing
model from the trained models. The selected model demonstrates exceptional
segmentation performance for complex 3D facial wounds. Furthermore, based on
the segmentation model, we propose an improved approach for extracting 3D
facial wound fillers and compare it to the results of the previous study. Our
method achieved a remarkable accuracy of 0.9999986\% on the test suite,
surpassing the performance of the previous method. From this result, we use 3D
printing technology to illustrate the shape of the wound filling. The outcomes
of this study have significant implications for physicians involved in
preoperative planning and intervention design. By automating facial wound
segmentation and improving the accuracy of wound-filling extraction, our
approach can assist in carefully assessing and optimizing interventions,
leading to enhanced patient outcomes. Additionally, it contributes to advancing
facial reconstruction techniques by utilizing machine learning and 3D
bioprinting for printing skin tissue implants. Our source code is available at
\url{https://github.com/SIMOGroup/WoundFilling3D}.
- Abstract（参考訳）: 顔面創傷の分節は, 術前計画および各種医療応用における患者予後の最適化において重要な役割を担っている。
本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワークを用いた3次元顔面創傷セグメンテーションの効率的な自動化手法を提案する。
提案手法は,Cir3D-FaIRデータセットを活用し,異なる損失関数を用いた広範囲な実験を通じてデータ不均衡の課題に対処する。
精度の高いセグメンテーションを実現するために,徹底的な実験を行い,訓練したモデルから高性能モデルを選択した。
選択したモデルは複雑な3次元顔面外傷に対して例外的なセグメンテーション性能を示す。
さらに, このセグメンテーションモデルに基づいて, 3次元顔の創傷充填体を抽出し, 前報と比較する手法を提案する。
提案手法は, テストスイート上で0.9999986\%の精度を達成し, 先行手法の性能を上回った。
この結果から,3Dプリンティング技術を用いて創傷充填形状を図示する。
本研究の結果は,術前計画と介入設計に関わる医師に有意な影響を及ぼす。
顔の創傷断面積の自動化と創傷充満抽出の精度の向上により, 介入を慎重に評価し, 最適化し, 患者の治療効果を高めることができる。
さらに、皮膚組織インプラントの印刷に機械学習と3dバイオプリンティングを活用し、顔面再建の進歩に寄与する。
ソースコードは \url{https://github.com/SIMOGroup/WoundFilling3D} で公開されています。
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