論文の概要: MedShapeNet -- A Large-Scale Dataset of 3D Medical Shapes for Computer
Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16139v5
- Date: Tue, 12 Dec 2023 13:39:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 12:49:38.608468
- 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, Zongwei Zhou, Jiancheng Yang, Antonio Pepe, Christina
Gsaxner, Gijs Luijten, Chongyu Qu, Tiezheng Zhang, Xiaoxi Chen, Wenxuan Li,
Marek Wodzinski, Paul Friedrich, Kangxian Xie, Yuan Jin, Narmada Ambigapathy,
Enrico Nasca, Naida Solak, Gian Marco Melito, Viet Duc Vu, Afaque R. Memon,
Christopher Schlachta, Sandrine De Ribaupierre, Rajnikant Patel, Roy
Eagleson, Xiaojun Chen, Heinrich M\"achler, Jan Stefan Kirschke, Ezequiel de
la Rosa, Patrick Ferdinand Christ, Hongwei Bran Li, David G. Ellis, Michele
R. Aizenberg, Sergios Gatidis, Thomas K\"ustner, Nadya Shusharina, Nicholas
Heller, Vincent Andrearczyk, Adrien Depeursinge, Mathieu Hatt, Anjany
Sekuboyina, Maximilian L\"offler, 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, Vincenzo Ferrari, Soumick Chatterjee, Florian
Dubost, Stefanie Schreiber, Hendrik Mattern, Oliver Speck, Daniel Haehn,
Christoph John, Andreas N\"urnberger, Jo\~ao Pedrosa, Carlos Ferreira,
Guilherme Aresta, Ant\'onio Cunha, Aur\'elio Campilho, Yannick Suter, Jose
Garcia, Alain Lalande, Vicky Vandenbossche, Aline Van Oevelen, Kate Duquesne,
Hamza Mekhzoum, Jef Vandemeulebroucke, Emmanuel Audenaert, Claudia Krebs,
Timo van Leeuwen, Evie Vereecke, Hauke Heidemeyer, Rainer R\"ohrig, Frank
H\"olzle, Vahid Badeli, Kathrin Krieger, Matthias Gunzer, Jianxu Chen, Timo
van Meegdenburg, Amin Dada, Miriam Balzer, Jana Fragemann, Frederic Jonske,
Moritz Rempe, Stanislav Malorodov, Fin H. Bahnsen, Constantin Seibold,
Alexander Jaus, Zdravko Marinov, Paul F. Jaeger, Rainer Stiefelhagen, Ana
Sofia Santos, Mariana Lindo, Andr\'e Ferreira, Victor Alves, Michael Kamp,
Amr Abourayya, Felix Nensa, Fabian H\"orst, Alexander Brehmer, Lukas Heine,
Yannik Hanusrichter, Martin We{\ss}ling, Marcel Dudda, Lars E. Podleska,
Matthias A. Fink, Julius Keyl, Konstantinos Tserpes, Moon-Sung Kim, Shireen
Elhabian, Hans Lamecker, D\v{z}enan Zuki\'c, Beatriz Paniagua, Christian
Wachinger, Martin Urschler, Luc Duong, Jakob Wasserthal, Peter F. Hoyer,
Oliver Basu, Thomas Maal, Max J. H. Witjes, Gregor Schiele, Ti-chiun Chang,
Seyed-Ahmad Ahmadi, Ping Luo, Bjoern Menze, Mauricio Reyes, Thomas M.
Deserno, Christos Davatzikos, Behrus Puladi, Pascal Fua, Alan L. Yuille, Jens
Kleesiek, Jan Egger
- Abstract要約: MedShapeNetは、医療アプリケーションへのデータ駆動ビジョンアルゴリズムの翻訳を容易にするために開発された。
ユニークな特徴として、実際の患者の画像データに基づいて、形状の大部分を直接モデル化する。
私たちのデータは、WebインターフェースとPythonアプリケーションプログラミングインターフェース(API)を介して自由にアクセスでき、差別的、再構成的、変動的なベンチマークに使用できます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 119.29105800342779
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prior to the deep learning era, shape was commonly used to describe the
objects. Nowadays, state-of-the-art (SOTA) algorithms in medical imaging are
predominantly diverging from computer vision, where voxel grids, meshes, point
clouds, and implicit surface models are used. This is seen from numerous
shape-related publications in premier vision conferences as well as the growing
popularity of ShapeNet (about 51,300 models) and Princeton ModelNet (127,915
models). For the medical domain, we present a large collection of anatomical
shapes (e.g., bones, organs, vessels) and 3D models of surgical instrument,
called MedShapeNet, created to facilitate the translation of data-driven vision
algorithms to medical applications and to adapt SOTA vision algorithms to
medical problems. As a unique feature, we directly model the majority of shapes
on the imaging data of real patients. As of today, MedShapeNet includes 23
dataset with more than 100,000 shapes that are paired with annotations (ground
truth). Our data is freely accessible via a web interface and a Python
application programming interface (API) and can be used for discriminative,
reconstructive, and variational benchmarks as well as various applications in
virtual, augmented, or mixed reality, and 3D printing. Exemplary, we present
use cases in the fields of classification of brain tumors, facial and skull
reconstructions, multi-class anatomy completion, education, and 3D printing. In
future, we will extend the data and improve the interfaces. The project pages
are: https://medshapenet.ikim.nrw/ and
https://github.com/Jianningli/medshapenet-feedback
- Abstract(参考訳): 深層学習以前は、形状は物体を記述するのによく用いられていた。
今日では、医療画像における最先端のSOTAアルゴリズムは、主にボクセルグリッド、メッシュ、ポイントクラウド、暗黙の表面モデルを使用するコンピュータビジョンから分岐している。
これは、プレミア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や、ShapeNet(約51,300モデル)やプリンストンモデルNet(127,915モデル)の人気が高まっている。
医療領域では, 解剖学的形状(骨, 臓器, 血管など)の膨大なコレクションと, medshapenetと呼ばれる手術器具の3dモデルを提案し, 医療応用へのデータ駆動型視覚アルゴリズムの変換を容易にし, sota視覚アルゴリズムを医療問題に適用する。
特異な特徴として,実際の患者の画像データから形状のほとんどを直接モデル化する。
現在、MedShapeNetには23のデータセットがあり、10万以上の形状がアノテーション(地上真実)と組み合わせられている。
私たちのデータは、webインターフェースとpython application programming interface(api)を介して自由にアクセスでき、判別、再構成、変動ベンチマーク、仮想、拡張、混合現実、および3dプリンティングの様々なアプリケーションで使用できます。
例として,脳腫瘍の分類,顔面と頭蓋骨の再建,マルチクラス解剖学の完成,教育,3Dプリンティングの分野での応用例を挙げる。
将来的には、データを拡張し、インターフェースを改善します。
プロジェクトページは以下の通りである。 https://medshapenet.ikim.nrw/ and https://github.com/Jianningli/medshapenet-feedback
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