論文の概要: DeNVeR: Deformable Neural Vessel Representations for Unsupervised Video Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01591v3
• Date: Sat, 07 Dec 2024 18:27:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:49:13.465598
• Title: DeNVeR: Deformable Neural Vessel Representations for Unsupervised Video Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: DeNVeR:unsupervised Video Vessel Segmentationのための変形可能なニューラル容器表現
• Authors: Chun-Hung Wu, Shih-Hong Chen, Chih-Yao Hu, Hsin-Yu Wu, Kai-Hsin Chen, Yu-You Chen, Chih-Hai Su, Chih-Kuo Lee, Yu-Lun Liu,
• Abstract要約: Deformable Neural Vessel Representations (DeNVeR)は、X線アンギオグラフィービデオにおける血管のセグメンテーションの教師なしアプローチである。 主な貢献は、新しい層ブートストラップ技術、平行血管運動損失、複雑な血管力学をモデル化するためのユーレリア運動場の統合である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1977656204331684
• License:
• Abstract: This paper presents Deformable Neural Vessel Representations (DeNVeR), an unsupervised approach for vessel segmentation in X-ray angiography videos without annotated ground truth. DeNVeR utilizes optical flow and layer separation techniques, enhancing segmentation accuracy and adaptability through test-time training. Key contributions include a novel layer separation bootstrapping technique, a parallel vessel motion loss, and the integration of Eulerian motion fields for modeling complex vessel dynamics. A significant component of this research is the introduction of the XACV dataset, the first X-ray angiography coronary video dataset with high-quality, manually labeled segmentation ground truth. Extensive evaluations on both XACV and CADICA datasets demonstrate that DeNVeR outperforms current state-of-the-art methods in vessel segmentation accuracy and generalization capability while maintaining temporal coherency. See our project page for video results at https://kirito878.github.io/DeNVeR/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,X線アンギオグラフィービデオにおける血管分割の教師なしアプローチであるDeformable Neural Vessel Representation (DeNVeR)を提案する。 DeNVeRは光フローと層分離技術を利用し、試験時間トレーニングによるセグメンテーション精度と適応性を向上する。 主な貢献は、新しい分離ブートストラッピング技術、平行血管運動損失、複雑な血管力学をモデル化するためのユーレリア運動場の統合である。 この研究の重要な構成要素は、XACVデータセットの導入である。 XACVとCADICAのデータセットの大規模な評価は、DeNVeRが時間的コヒーレンシを維持しつつ、血管のセグメンテーション精度と一般化能力において最先端の手法より優れていることを示している。 ビデオ結果のプロジェクトページはhttps://kirito878.github.io/DeNVeR/。

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