論文の概要: LinFlo-Net: A two-stage deep learning method to generate simulation
ready meshes of the heart
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20065v2
- Date: Wed, 3 Jan 2024 19:57:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-05 17:08:01.605872
- Title: LinFlo-Net: A two-stage deep learning method to generate simulation
ready meshes of the heart
- Title（参考訳）: LinFlo-Net:心のシミュレーション可能なメッシュを生成するための2段階のディープラーニング手法
- Authors: Arjun Narayanan, Fanwei Kong, Shawn Shadden
- Abstract要約: 患者画像データから人間の心臓のコンピュータモデルを自動的に生成する深層学習モデルを提案する。
我々のフレームワークはメッシュの自己貫通を最小化するために設計されており、これは通常は小さな距離で分離された表面メッシュを変形する際に発生する。
我々のモデルは、最先端の手法に匹敵する精度を示しながら、自己切断のないメッシュを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.904294280229326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present a deep learning model to automatically generate computer models of
the human heart from patient imaging data with an emphasis on its capability to
generate thin-walled cardiac structures. Our method works by deforming a
template mesh to fit the cardiac structures to the given image. Compared with
prior deep learning methods that adopted this approach, our framework is
designed to minimize mesh self-penetration, which typically arises when
deforming surface meshes separated by small distances. We achieve this by using
a two-stage diffeomorphic deformation process along with a novel loss function
derived from the kinematics of motion that penalizes surface contact and
interpenetration. Our model demonstrates comparable accuracy with
state-of-the-art methods while additionally producing meshes free of
self-intersections. The resultant meshes are readily usable in physics based
simulation, minimizing the need for post-processing and cleanup.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,患者の撮像データから心臓のコンピュータモデルを自動的に生成する深層学習モデルを提案する。
本手法は, テンプレートメッシュを変形させ, 心臓構造を所定の画像に適合させる。
このアプローチを採用した以前のディープラーニング手法と比較して、このフレームワークはメッシュの自己浸透を最小限に抑えるように設計されている。
本研究では, 2段階の2相変形過程と, 表面接触と間隙をペナリゼーションする運動キネマティクスに基づく新たな損失関数を用いることでこれを実現する。
本モデルは,最先端手法と同等の精度を示すとともに,自己干渉のないメッシュを生成する。
結果として得られるメッシュは物理ベースのシミュレーションで容易に利用でき、後処理やクリーンアップの必要性を最小限に抑えることができる。
関連論文リスト
- Learning Low-Dimensional Strain Models of Soft Robots by Looking at the Evolution of Their Shape with Application to Model-Based Control [2.058941610795796]
本稿では,低次元物理モデル学習のための合理化手法を提案する。
各種平面ソフトマニピュレータを用いたシミュレーションにより,本手法の有効性を検証した。
物理的に互換性のあるモデルを生成する方法のおかげで、学習したモデルはモデルベースの制御ポリシーと簡単に組み合わせることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T18:37:22Z) - Explicit Differentiable Slicing and Global Deformation for Cardiac Mesh Reconstruction [8.730291904586656]
医用画像からの心臓解剖のメッシュ再構築は, 形状, 運動計測, 生体物理シミュレーションに有用である。
従来のボクセルベースのアプローチは、イメージの忠実さを損なう前処理と後処理に依存している。
そこで本稿では,メッシュのスライスからメッシュへの勾配バックプロパゲーションを可能にする,新しい識別可能なボキセル化とスライシング(DVS)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-03T17:19:31Z) - MeshDiffusion: Score-based Generative 3D Mesh Modeling [68.40770889259143]
本研究では,シーンの自動生成と物理シミュレーションのための現実的な3次元形状生成の課題について考察する。
メッシュのグラフ構造を利用して、3Dメッシュを生成するのにシンプルだが非常に効果的な生成モデリング手法を用いる。
具体的には、変形可能な四面体格子でメッシュを表現し、この直接パラメトリゼーション上で拡散モデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-14T17:59:01Z) - Mesh Draping: Parametrization-Free Neural Mesh Transfer [92.55503085245304]
Mesh Drapingは、既存のメッシュ構造をある形状から別の形状に転送するニューラルネットワークである。
我々は、徐々に増加する周波数を活用して、ニューラルネットワークの最適化を導くことにより、安定かつ高品質なメッシュ転送を実現することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-11T17:24:52Z) - Identity-Disentangled Neural Deformation Model for Dynamic Meshes [8.826835863410109]
我々は、暗黙の神経機能を用いたポーズ依存的な変形から、同一性によって引き起こされる形状変化を歪曲する神経変形モデルを学ぶ。
本稿では,大域的ポーズアライメントとニューラル変形モデルを統合する2つの手法を提案する。
また, 固定テンプレートの制約を伴わずにヤシの印刷や腱などの表面の細部を再構築する際に, 従来の骨格駆動モデルよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-30T17:43:06Z) - Revisit Geophysical Imaging in A New View of Physics-informed Generative
Adversarial Learning [2.12121796606941]
完全な波形反転は高分解能地下モデルを生成する。
最小二乗関数を持つFWIは、局所ミニマ問題のような多くの欠点に悩まされる。
偏微分方程式とニューラルネットワークを用いた最近の研究は、2次元FWIに対して有望な性能を示している。
本稿では,波動方程式を識別ネットワークに統合し,物理的に一貫したモデルを正確に推定する,教師なし学習パラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-23T15:54:40Z) - Scene Synthesis via Uncertainty-Driven Attribute Synchronization [52.31834816911887]
本稿では,3次元シーンの多様な特徴パターンを捉えるニューラルシーン合成手法を提案する。
提案手法は,ニューラルネットワークと従来のシーン合成手法の双方の長所を結合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-30T19:45:07Z) - Real-time Pose and Shape Reconstruction of Two Interacting Hands With a
Single Depth Camera [79.41374930171469]
本稿では,2つの強く相互作用する手の位置と形状をリアルタイムに再現する新しい手法を提案する。
われわれのアプローチは、有利なプロパティの広範なリスト、すなわちマーカーレスを組み合わせている。
過去の研究で示された複雑性レベルを超える場面で、最先端の結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-15T11:39:49Z) - Hamiltonian Dynamics for Real-World Shape Interpolation [66.47407593823208]
我々は3次元形状の古典的問題を再考し、ハミルトン力学に基づく新しい物理的に妥当なアプローチを提案する。
本手法は, 中間形状を正確に保存し, 自己切断を回避し, 高分解能スキャンにスケーラブルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-10T18:38:52Z) - Hybrid modeling: Applications in real-time diagnosis [64.5040763067757]
我々は、機械学習にインスパイアされたモデルと物理モデルを組み合わせた、新しいハイブリッドモデリングアプローチの概要を述べる。
このようなモデルをリアルタイム診断に利用しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-04T00:44:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。