Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention-based Shape-Deformation Networks for Artifact-Free Geometry Reconstruction of Lumbar Spine from MR Images

論文の概要: Attention-based Shape-Deformation Networks for Artifact-Free Geometry Reconstruction of Lumbar Spine from MR Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00231v2
Date: Tue, 16 Apr 2024 03:38:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 22:17:00.363534
Title: Attention-based Shape-Deformation Networks for Artifact-Free Geometry Reconstruction of Lumbar Spine from MR Images
Title（参考訳）: MR画像からの腰椎椎間板のアーチファクトフリー幾何再構成のための注意型形状変形ネットワーク
Authors: Linchen Qian, Jiasong Chen, Linhai Ma, Timur Urakov, Weiyong Gu, Liang Liang,
Abstract要約: 腰椎の形状を再構成する新しい注意型深層学習手法であるTransDeformerを提案する。また、誤り推定のためのTransDeformerの変種も提示する。実験結果から,TransDeformerはアーチファクトフリーな幾何出力を生成し,その変種は再構成された幾何の誤差を予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4249943098958722
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Lumbar disc degeneration, a progressive structural wear and tear of lumbar intervertebral disc, is regarded as an essential role on low back pain, a significant global health concern. Automated lumbar spine geometry reconstruction from MR images will enable fast measurement of medical parameters to evaluate the lumbar status, in order to determine a suitable treatment. Existing image segmentation-based techniques often generate erroneous segments or unstructured point clouds, unsuitable for medical parameter measurement. In this work, we present TransDeformer: a novel attention-based deep learning approach that reconstructs the geometry of the lumbar spine with high spatial accuracy and mesh correspondence across patients, and we also present a variant of TransDeformer for error estimation. Specially, we devise new attention modules with a new attention formula, which integrate image features and tokenized contour features to predict the displacements of the points on a shape template without the need for image segmentation. The deformed template reveals the lumbar spine geometry in an image. Experiment results show that our TransDeformer generates artifact-free geometry outputs, and its variant predicts the error of a reconstructed geometry. Our code is available at https://github.com/linchenq/TransDeformer-Mesh.
Abstract（参考訳）: 腰椎椎間板の進行的構造と損傷である腰椎椎間板変性は腰痛に重要な役割を担っていると考えられている。 MR画像からの腰椎形状自動再構築により, 医療パラメータの迅速測定により, 腰部状態の評価が可能となり, 適切な治療が期待できる。既存の画像セグメンテーションに基づく技術は、しばしば医療パラメータ測定には適さない誤ったセグメントや非構造化点雲を生成する。本研究では,患者間の空間的精度とメッシュ対応性で腰椎の形状を再構築する,新しい注意に基づく深層学習手法であるTransDeformerを提案する。特に,画像のセグメンテーションを必要とせずに形状テンプレート上の点の変位を予測するために,画像特徴とトークン化された輪郭特徴を統合した新しいアテンション式を考案した。変形テンプレートは、画像内の腰椎の形状を明らかにする。実験結果から,TransDeformerはアーチファクトフリーな幾何出力を生成し,その変種は再構成された幾何の誤差を予測する。私たちのコードはhttps://github.com/linchenq/TransDeformer-Meshで利用可能です。

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