論文の概要: MedShapeNet -- A Large-Scale Dataset of 3D Medical Shapes for Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16139v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 07:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 11:23:49.826417
• Title: MedShapeNet -- A Large-Scale Dataset of 3D Medical Shapes for Computer Vision
• Title（参考訳）: MedShapeNet - コンピュータビジョンのための3D医療形状の大規模データセット
• Authors: Jianning Li, Antonio Pepe, Christina Gsaxner, Gijs Luijten, Yuan Jin, Narmada Ambigapathy, Enrico Nasca, Naida Solak, Gian Marco Melito, Afaque R. Memon, Xiaojun Chen, Jan Stefan Kirschke, Ezequiel de la Rosa, Patrich Ferndinand Christ, Hongwei Bran Li, David G. Ellis, Michele R. Aizenberg, Sergios Gatidis, Thomas Kuestner, Nadya Shusharina, Nicholas Heller, Vincent Andrearczyk, Adrien Depeursinge, Mathieu Hatt, Anjany Sekuboyina, Maximilian Loeffler, Hans Liebl, Reuben Dorent, Tom Vercauteren, Jonathan Shapey, Aaron Kujawa, Stefan Cornelissen, Patrick Langenhuizen, Achraf Ben-Hamadou, Ahmed Rekik, Sergi Pujades, Edmond Boyer, Federico Bolelli, Costantino Grana, Luca Lumetti, Hamidreza Salehi, Jun Ma, Yao Zhang, Ramtin Gharleghi, Susann Beier, Arcot Sowmya, Eduardo A. Garza-Villarreal, Thania Balducci, Diego Angeles-Valdez, Roberto Souza, Leticia Rittner, Richard Frayne, Yuanfeng Ji, Soumick Chatterjee, Andreas Nuernberger, Joao Pedrosa, Carlos Ferreira, Guilherme Aresta, Antonio Cunha, Aurelio Campilho, Yannick Suter, Jose Garcia, Alain Lalande, Emmanuel Audenaert, Claudia Krebs, Timo Van Leeuwen, Evie Vereecke, Rainer Roehrig, Frank Hoelzle, Vahid Badeli, Kathrin Krieger, Matthias Gunzer, Jianxu Chen, Amin Dada, Miriam Balzer, Jana Fragemann, Frederic Jonske, Moritz Rempe, Stanislav Malorodov, Fin H. Bahnsen, Constantin Seibold, Alexander Jaus, Ana Sofia Santos, Mariana Lindo, Andre Ferreira, Victor Alves, Michael Kamp, Amr Abourayya, Felix Nensa, Fabian Hoerst, Alexander Brehmer, Lukas Heine, Lars E. Podleska, Matthias A. Fink, Julius Keyl, Konstantinos Tserpes, Moon-Sung Kim, Shireen Elhabian, Hans Lamecker, Dzenan Zukic, Beatriz Paniagua, Christian Wachinger, Martin Urschler, Luc Duong, Jakob Wasserthal, Peter F. Hoyer, Oliver Basu, Thomas Maal, Max J. H. Witjes, Ping Luo, Bjoern Menze, Mauricio Reyes, Christos Davatzikos, Behrus Puladi, Jens Kleesiek, Jan Egger
• Abstract要約: 深層学習以前には、医療データを記述するのに形状がよく用いられてきた。 医用画像におけるディープラーニングアルゴリズムは、主にボクセルベースである。 MedShapeNetは、これらの一般的な形状ベンチマークの代替として作られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.63530971300722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present MedShapeNet, a large collection of anatomical shapes (e.g., bones, organs, vessels) and 3D surgical instrument models. Prior to the deep learning era, the broad application of statistical shape models (SSMs) in medical image analysis is evidence that shapes have been commonly used to describe medical data. Nowadays, however, state-of-the-art (SOTA) deep learning algorithms in medical imaging are predominantly voxel-based. In computer vision, on the contrary, shapes (including, voxel occupancy grids, meshes, point clouds and implicit surface models) are preferred data representations in 3D, as seen from the numerous shape-related publications in premier vision conferences, such as the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), as well as the increasing popularity of ShapeNet (about 51,300 models) and Princeton ModelNet (127,915 models) in computer vision research. MedShapeNet is created as an alternative to these commonly used shape benchmarks to facilitate the translation of data-driven vision algorithms to medical applications, and it extends the opportunities to adapt SOTA vision algorithms to solve critical medical problems. Besides, the majority of the medical shapes in MedShapeNet are modeled directly on the imaging data of real patients, and therefore it complements well existing shape benchmarks comprising of computer-aided design (CAD) models. MedShapeNet currently includes more than 100,000 medical shapes, and provides annotations in the form of paired data. It is therefore also a freely available repository of 3D models for extended reality (virtual reality - VR, augmented reality - AR, mixed reality - MR) and medical 3D printing. This white paper describes in detail the motivations behind MedShapeNet, the shape acquisition procedures, the use cases, as well as the usage of the online shape search portal: https://medshapenet.ikim.nrw/
• Abstract（参考訳）: 今回我々は,解剖学的形状(骨,臓器,血管など)と3次元手術器具モデルからなるmedshapenetを提案する。 深層学習に先立ち、医学画像解析における統計的形状モデル(SSM)の幅広い応用は、形状が医学データを記述するために一般的に用いられている証拠である。 しかし今日では、医療画像における最先端(SOTA)ディープラーニングアルゴリズムは、主にボキセルベースである。 コンピュータビジョンでは、コンピュータビジョン研究においてShapeNet(約51,300モデル)やプリンストンモデルNet(約127,915モデル)が増加し、IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)のような主要なビジョンカンファレンスにおける多くの形状関連出版物から見られるように、形状(ボクセル占有グリッド、メッシュ、点雲、暗示表面モデルを含む)が3Dにおけるデータ表現として好ましい。 MedShapeNetは、データ駆動型ビジョンアルゴリズムの医療アプリケーションへの翻訳を容易にするために、これらの一般的な形状ベンチマークの代替として作成されており、重要な医療問題を解決するためにSOTAビジョンアルゴリズムを適用する機会を広げている。 さらに、MedShapeNetの医療用形状の大部分は、実際の患者の画像データに基づいて直接モデル化されており、コンピュータ支援設計(CAD)モデルからなる既存の形状ベンチマークを補完する。 現在MedShapeNetには10万以上の医療用形状が含まれており、ペアデータ形式でアノテーションを提供している。 そのため、拡張現実(virtual reality - vr, augmented reality - ar, mixed reality - mr)と医療用3dプリンティングのための3dモデルの無料リポジトリでもある。 このホワイトペーパーでは、medshapenetの背景にある動機、形状取得手順、ユースケース、オンラインシェイプ検索ポータルの使用について詳細に説明している。

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