論文の概要: Deep Medial Voxels: Learned Medial Axis Approximations for Anatomical Shape Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11790v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 13:47:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 20:19:57.342515
• Title: Deep Medial Voxels: Learned Medial Axis Approximations for Anatomical Shape Modeling
• Title（参考訳）: Deep Medial Voxels: 解剖学的形状モデリングのためのメディア軸近似の学習
• Authors: Antonio Pepe, Richard Schussnig, Jianning Li, Christina Gsaxner, Dieter Schmalstieg, Jan Egger,
• Abstract要約: 画像量からトポロジカルな骨格を忠実に近似する半単純表現であるディープ・メディアル・ボクセルを導入する。 再現技術は,可視化と計算機シミュレーションの両方の可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.584193645582203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shape reconstruction from imaging volumes is a recurring need in medical image analysis. Common workflows start with a segmentation step, followed by careful post-processing and,finally, ad hoc meshing algorithms. As this sequence can be timeconsuming, neural networks are trained to reconstruct shapes through template deformation. These networks deliver state-ofthe-art results without manual intervention, but, so far, they have primarily been evaluated on anatomical shapes with little topological variety between individuals. In contrast, other works favor learning implicit shape models, which have multiple benefits for meshing and visualization. Our work follows this direction by introducing deep medial voxels, a semi-implicit representation that faithfully approximates the topological skeleton from imaging volumes and eventually leads to shape reconstruction via convolution surfaces. Our reconstruction technique shows potential for both visualization and computer simulations.
• Abstract（参考訳）: 画像ボリュームからの形状再構成は、医用画像解析において繰り返し必要となる。 一般的なワークフローはセグメンテーションステップから始まり、慎重に後処理とアドホックなメッシュアルゴリズムが続く。 このシーケンスは時間を要する可能性があるため、ニューラルネットワークはテンプレートの変形によって形状を再構築するように訓練される。 これらのネットワークは手動による介入なしに最先端の結果をもたらすが、これまでのところ、個体間のトポロジ的多様性がほとんどない解剖学的形状で評価されてきた。 対照的に、他の研究は、メッシュ化と視覚化に複数の利点がある暗黙の形状モデルを学ぶことを好んでいる。 我々の研究は、画像の体積からトポロジカルな骨格を忠実に近似した半単純表現であるディープ・メディカル・ボクセルを導入し、最終的に畳み込み面による形状復元へと導いた。 再現技術は,可視化と計算機シミュレーションの両方の可能性を示している。

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