論文の概要: An End-to-End Deep Learning Generative Framework for Refinable Shape Matching and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06317v1
• Date: Sun, 10 Mar 2024 21:33:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 20:49:48.910564
• Title: An End-to-End Deep Learning Generative Framework for Refinable Shape Matching and Generation
• Title（参考訳）: 形状マッチングと生成のためのエンドツーエンドディープラーニング生成フレームワーク
• Authors: Soodeh Kalaie, Andy Bulpitt, Alejandro F. Frangi, and Ali Gooya
• Abstract要約: In-Silico Clinical Trials (ISCTs) の必要条件としての形状生成モデルの構築 本研究では,非教師なしの幾何学的深層学習モデルを構築し,潜在空間における補修可能な形状対応を確立する。 提案するベースモデルを,より可変性を高めるために,結合形状生成クラスタリングマルチアトラスフレームワークに拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.820901263103806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative modelling for shapes is a prerequisite for In-Silico Clinical Trials (ISCTs), which aim to cost-effectively validate medical device interventions using synthetic anatomical shapes, often represented as 3D surface meshes. However, constructing AI models to generate shapes closely resembling the real mesh samples is challenging due to variable vertex counts, connectivities, and the lack of dense vertex-wise correspondences across the training data. Employing graph representations for meshes, we develop a novel unsupervised geometric deep-learning model to establish refinable shape correspondences in a latent space, construct a population-derived atlas and generate realistic synthetic shapes. We additionally extend our proposed base model to a joint shape generative-clustering multi-atlas framework to incorporate further variability and preserve more details in the generated shapes. Experimental results using liver and left-ventricular models demonstrate the approach's applicability to computational medicine, highlighting its suitability for ISCTs through a comparative analysis.
• Abstract（参考訳）: 形状生成モデル (generative modelling for shapes) は、in-silico clinical trial (iscts) の前提条件であり、しばしば3次元表面メッシュとして表現される合成解剖学的形状を用いて医療機器の介入を効果的に検証することを目的としている。 しかし、実際のメッシュサンプルによく似た形状を生成するためのAIモデルの構築は、可変頂点数、接続性、トレーニングデータ間の密接な頂点対応の欠如により困難である。 メッシュのグラフ表現を用いて, 潜在空間における拡張可能な形状対応を確立し, 集団由来のアトラスを構築し, 現実的な合成形状を生成するための, 教師なし幾何学的深層学習モデルを開発した。 さらに,提案するベースモデルを,複合型生成クラスタ型マルチアトラスフレームワークに拡張し,さらに可変性を高め,生成した形状をより詳細に保存する。 肝臓および左室モデルを用いた実験結果から,ISCTに対するアプローチの適用性について比較分析により明らかにした。

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