論文の概要: BioFace3D: A fully automatic pipeline for facial biomarkers extraction of 3D face reconstructions segmented from MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00711v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 14:02:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 04:15:24.480125
- Title: BioFace3D: A fully automatic pipeline for facial biomarkers extraction of 3D face reconstructions segmented from MRI
- Title(参考訳): BioFace3D:MRIからの3次元顔再構成の顔バイオマーカー抽出のための完全自動パイプライン
- Authors: Álvaro Heredia-Lidón, Luis M. Echeverry-Quiceno, Alejandro González, Noemí Hostalet, Edith Pomarol-Clotet, Juan Fortea, Mar Fatjó-Vilas, Neus Martínez-Abadías, Xavier Sevillano,
- Abstract要約: 磁気共鳴画像から再構成した顔モデルを用いた顔バイオマーカーの完全自動計算ツールとしてBioFace3Dを提案する。
このツールは、磁気共鳴画像からの3次元顔モデル抽出、解剖学的3次元ランドマークの登録、幾何学的形態計測技術を用いたランドマーク座標からの顔バイオマーカーの計算の3つの自動モジュールに分けられる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 33.7054351451505
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Facial dysmorphologies have emerged as potential critical indicators in the diagnosis and prognosis of genetic, psychotic and rare disorders. While in certain conditions these dysmorphologies are severe, in other cases may be subtle and not perceivable to the human eye, requiring precise quantitative tools for their identification. Manual coding of facial dysmorphologies is a burdensome task and is subject to inter- and intra-observer variability. To overcome this gap, we present BioFace3D as a fully automatic tool for the calculation of facial biomarkers using facial models reconstructed from magnetic resonance images. The tool is divided into three automatic modules for the extraction of 3D facial models from magnetic resonance images, the registration of homologous 3D landmarks encoding facial morphology, and the calculation of facial biomarkers from anatomical landmarks coordinates using geometric morphometrics techniques.
- Abstract(参考訳): 顔面形態学は、遺伝、精神病、まれな疾患の診断と予後において潜在的に重要な指標として現れている。
特定の状況ではこれらの形態学は厳しいが、他の場合では人間の目では知覚できない微妙なものであり、その識別には正確な定量的ツールが必要である。
顔形態素のマニュアルコーディングは、負担のかかる作業であり、サーバ間およびサーバ内変動の対象となる。
このギャップを克服するために、磁気共鳴画像から再構成した顔モデルを用いた顔バイオマーカーの完全自動計算ツールとしてBioFace3Dを提案する。
このツールは、磁気共鳴画像からの3次元顔モデル抽出、顔形態をコードするホモロジーな3次元ランドマークの登録、幾何学的形態計測技術を用いた解剖学的ランドマーク座標からの顔バイオマーカーの計算の3つの自動モジュールに分けられる。
関連論文リスト
- FaceDig: Automated tool for placing landmarks on facial portraits for geometric morphometrics users [0.0]
FaceDigはAIを利用したツールで、人間のレベルの精度でランドマークの配置を自動化する。
これは、最大かつ最も民族的に多様な顔データセットの1つを用いて訓練された。
以上の結果から,FaceDigは専門家が手作業で配置したものに匹敵する,信頼性の高いランドマーク座標を提供することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-03T10:03:52Z) - Skull-to-Face: Anatomy-Guided 3D Facial Reconstruction and Editing [34.39385635485985]
本稿では,エンドツーエンドの3次元顔再構成・探索ツールを提案する。
生体プロファイルが与えられた頭蓋骨と一致した初期参照3D顔を生成する。
そして、これらの初期像を頭蓋骨の解剖学的特徴の統計的予測に適合させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-24T16:03:27Z) - On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution
Models [84.27083443424408]
甲状腺疾患は高分解能超音波(US)で診断されることが多い
縦断追跡は病理甲状腺形態の変化をモニタリングするための重要な診断プロトコルである。
3次元形状表現におけるUS画像の自動スライスローカライズのためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-01T10:10:46Z) - Fast refacing of MR images with a generative neural network lowers
re-identification risk and preserves volumetric consistency [5.040145546652933]
本稿では,3次元条件生成対向ネットワークに基づく3次元T1重み付きスキャンのための顔の匿名化手法を提案する。
提案手法は顔生成に9秒を要し, 顔の変形後の一貫した後処理結果の復元に適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T13:34:14Z) - Attentive Symmetric Autoencoder for Brain MRI Segmentation [56.02577247523737]
視覚変換器(ViT)をベースとした3次元脳MRIセグメンテーションタスクのための新しいアテンテーティブシンメトリオートエンコーダを提案する。
事前学習の段階では、提案するオートエンコーダがより注意を払って、勾配測定値に従って情報パッチを再構築する。
実験の結果,提案手法は最先端の自己教師付き学習法や医用画像分割モデルよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T09:43:19Z) - Controllable Evaluation and Generation of Physical Adversarial Patch on
Face Recognition [49.42127182149948]
近年の研究では、顔認証モデルの物理的敵パッチに対する脆弱性が明らかにされている。
本稿では3次元顔モデルを用いて物理世界の顔の複雑な変形をシミュレートする。
さらに、3次元顔変換と現実的な物理的変動を考慮したFace3DAdv法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-09T10:21:40Z) - Texture Characterization of Histopathologic Images Using Ecological
Diversity Measures and Discrete Wavelet Transform [82.53597363161228]
本稿では,病理組織像間でテクスチャを特徴付ける手法を提案する。
2つのHIデータセットに有望な精度で、そのような画像の固有特性を定量化することが可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-27T02:19:09Z) - Morphology Decoder: A Machine Learning Guided 3D Vision Quantifying
Heterogenous Rock Permeability for Planetary Surveillance and Robotic
Functions [0.0]
透水性は自然流体の流動特性に支配的な影響を及ぼす。
格子ボルツマンシミュレータはナノ・マイクロ孔ネットワークから透過性を決定する。
機械学習のセグメント化した不均一な白亜紀テクスチャの並列・直列フロー再構成法であるモルフォロジーデコーダを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-26T12:20:03Z) - Explainable multiple abnormality classification of chest CT volumes with
AxialNet and HiResCAM [89.2175350956813]
本稿では,容積医用画像における多変量分類の課題について紹介する。
本稿では,複数のインスタンス学習型畳み込みニューラルネットワークであるAxialNetを提案する。
そして、HiResCAMと3D許容領域を利用した新しいマスクロスにより、モデルの学習を改善することを目指す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-24T01:14:33Z) - Comprehensive Validation of Automated Whole Body Skeletal Muscle,
Adipose Tissue, and Bone Segmentation from 3D CT images for Body Composition
Analysis: Towards Extended Body Composition [0.6176955945418618]
ディープラーニングのような強力な人工知能のツールは、3D画像全体を分割し、すべての内部解剖の正確な測定を生成することができるようになった。
これにより、これまで存在した深刻なボトルネック、すなわち手動セグメンテーションの必要性の克服が可能になる。
これらの測定は不可能であったため、フィールドを非常に小さく限られたサブセットに制限した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T17:30:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。