論文の概要: $TrIND$: Representing Anatomical Trees by Denoising Diffusion of Implicit Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08974v3
• Date: Tue, 18 Jun 2024 23:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 04:49:43.296447
• Title: $TrIND$: Representing Anatomical Trees by Denoising Diffusion of Implicit Neural Fields
• Title（参考訳）: $TrIND$:無作為なニューラルネットワークの拡散による解剖樹の表現
• Authors: Ashish Sinha, Ghassan Hamarneh,
• Abstract要約: 解剖学的木は臨床診断と治療計画において中心的な役割を果たす。 木構造を表現する伝統的な方法は、解像度、柔軟性、効率性の面で欠点を示す。 本稿では,暗黙の神経表現を用いて解剖学的木を表現するための新しいアプローチである$TrIND$を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.943355593568242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anatomical trees play a central role in clinical diagnosis and treatment planning. However, accurately representing anatomical trees is challenging due to their varying and complex topology and geometry. Traditional methods for representing tree structures, captured using medical imaging, while invaluable for visualizing vascular and bronchial networks, exhibit drawbacks in terms of limited resolution, flexibility, and efficiency. Recently, implicit neural representations (INRs) have emerged as a powerful tool for representing shapes accurately and efficiently. We propose a novel approach, $TrIND$, for representing anatomical trees using INR, while also capturing the distribution of a set of trees via denoising diffusion in the space of INRs. We accurately capture the intricate geometries and topologies of anatomical trees at any desired resolution. Through extensive qualitative and quantitative evaluation, we demonstrate high-fidelity tree reconstruction with arbitrary resolution yet compact storage, and versatility across anatomical sites and tree complexities. The code is available at: \texttt{\url{https://github.com/sinashish/TreeDiffusion}}.
• Abstract（参考訳）: 解剖学的木は臨床診断と治療計画において中心的な役割を果たす。 しかしながら、解剖学的な木を正確に表現することは、その多様で複雑なトポロジーと幾何学のために困難である。 伝統的な木構造表現法は、医用画像を用いて撮影されるが、血管と気管支のネットワークを可視化するのには貴重なものであり、解像度、柔軟性、効率の面で欠点がある。 近年, 形状を正確に, 効率的に表現するための強力なツールとして暗黙的神経表現(INR)が出現している。 本稿では,INRを用いて解剖学的な木を表現し,INRの空間内での拡散をデノナイズすることで木集合の分布を捉える新しい手法である$TrIND$を提案する。 解剖学的樹木の複雑な地形や地形を任意の解像度で正確に把握する。 定性的かつ定量的な評価を通じて、任意の解像度でコンパクトな保存と、解剖学的部位と木複合体の汎用性を備えた高忠実度木再構築を実証する。 コードは以下の通りである。

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