論文の概要: Body Fat Estimation from Surface Meshes using Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02493v1
• Date: Thu, 13 Jul 2023 10:21:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:28:32.256398
• Title: Body Fat Estimation from Surface Meshes using Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた表面メッシュからの体脂肪推定
• Authors: Tamara T. Mueller, Siyu Zhou, Sophie Starck, Friederike Jungmann, Alexander Ziller, Orhun Aksoy, Danylo Movchan, Rickmer Braren, Georgios Kaissis, Daniel Rueckert
• Abstract要約: 三角体表面メッシュを用いて,グラフニューラルネットワークを用いて,VATおよびASATボリュームを正確に予測できることを示す。 本手法は,この領域の最先端畳み込みニューラルネットワークと比較して,トレーニング時間と必要なリソースを削減しつつ高い性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.86007110595513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Body fat volume and distribution can be a strong indication for a person's overall health and the risk for developing diseases like type 2 diabetes and cardiovascular diseases. Frequently used measures for fat estimation are the body mass index (BMI), waist circumference, or the waist-hip-ratio. However, those are rather imprecise measures that do not allow for a discrimination between different types of fat or between fat and muscle tissue. The estimation of visceral (VAT) and abdominal subcutaneous (ASAT) adipose tissue volume has shown to be a more accurate measure for named risk factors. In this work, we show that triangulated body surface meshes can be used to accurately predict VAT and ASAT volumes using graph neural networks. Our methods achieve high performance while reducing training time and required resources compared to state-of-the-art convolutional neural networks in this area. We furthermore envision this method to be applicable to cheaper and easily accessible medical surface scans instead of expensive medical images.
• Abstract（参考訳）: 体脂肪の量と分布は、患者の健康状態および2型糖尿病や心血管疾患などの疾患の発症リスクの強い兆候である。 脂肪推定によく用いられる指標は、BMI(Body mass index)、腰周囲、腰ヒップ比である。 しかし、これらはむしろ不正確な手段であり、異なる種類の脂肪と脂肪と筋肉組織の区別を許さない。 腹腔内(vat)および腹部皮下(asat)脂肪組織量の推定は,より正確な危険因子の指標であることが示された。 本研究では, グラフニューラルネットワークを用いて, VATおよびASATボリュームを正確に予測するために, 三角体表面メッシュを使用できることを示す。 本手法は,この領域の最先端畳み込みニューラルネットワークと比較して,トレーニング時間と必要なリソースを削減しつつ高い性能を実現する。 さらに,この手法は高価な医用画像ではなく,安価で手軽にアクセスできる医用表面スキャンに適用できると考えられる。

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