論文の概要: Enforcing 3D Topological Constraints in Composite Objects via Implicit Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08716v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 13:56:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 14:35:31.706127
• Title: Enforcing 3D Topological Constraints in Composite Objects via Implicit Functions
• Title（参考訳）: 複合物体中の3次元トポロジカル制約のインプシット関数による適用
• Authors: Hieu Le, Jingyi Xu, Nicolas Talabot, Jiancheng Yang, Pascal Fua,
• Abstract要約: 医学的応用は心臓や脊椎などの複数の部分を持つ複雑な臓器の正確な3D表現を必要とすることが多い。 本稿では,深い暗黙的符号付き距離関数を用いた3次元物体再構成におけるトポロジ的制約を強制する新しい手法を提案する。 そこで本研究では,3次元形状間のトポロジ的制約を効果的に検証・実施するサンプリングベース手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.56741715207466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical applications often require accurate 3D representations of complex organs with multiple parts, such as the heart and spine. Their individual parts must adhere to specific topological constraints to ensure proper functionality. Yet, there are very few mechanisms in the deep learning literature to achieve this goal. This paper introduces a novel approach to enforce topological constraints in 3D object reconstruction using deep implicit signed distance functions. Our method focuses on heart and spine reconstruction but is generalizable to other applications. We propose a sampling-based technique that effectively checks and enforces topological constraints between 3D shapes by evaluating signed distances at randomly sampled points throughout the volume. We demonstrate it by refining 3D segmentations obtained from the nn-UNet architecture.
• Abstract（参考訳）: 医学的応用は心臓や脊椎などの複数の部分を持つ複雑な臓器の正確な3D表現を必要とすることが多い。 彼らの個々の部分は、適切な機能を保証するために、特定のトポロジ的制約に従わなければならない。 しかし、この目標を達成するためのディープラーニング文学には、ほとんどメカニズムがありません。 本稿では,深い暗黙的符号付き距離関数を用いた3次元物体再構成におけるトポロジ的制約を強制する新しい手法を提案する。 本手法は心臓と脊椎の再建に重点を置いているが,他の応用にも応用可能である。 そこで本研究では,3次元形状間のトポロジ的制約を効果的に検証・実施するサンプリングベース手法を提案する。 nn-UNetアーキテクチャから得られた3Dセグメンテーションを精査して実演する。

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