論文の概要: RibCageImp: A Deep Learning Framework for 3D Ribcage Implant Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09204v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 06:03:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:40.694121
• Title: RibCageImp: A Deep Learning Framework for 3D Ribcage Implant Generation
• Title（参考訳）: RibCageImp: 3D Ribcage インプラント生成のためのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Gyanendra Chaubey, Aiman Farooq, Azad Singh, Deepak Mishra,
• Abstract要約: 損傷を受けたり切除されたリブケージ構造の回復には、胸腔の完全性と機能を取り戻すために、正確に設計されたカスタムデザインのインプラントが必要である。 従来のインプラント設計法は主に手動のプロセスに依存しており、時間がかかり、可変性に影響を受けやすい。 患者固有のインプラントデザインを生成するためにCTスキャンを処理する3D U-Netアーキテクチャに基づくフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.569968871299795
• License:
• Abstract: The recovery of damaged or resected ribcage structures requires precise, custom-designed implants to restore the integrity and functionality of the thoracic cavity. Traditional implant design methods rely mainly on manual processes, making them time-consuming and susceptible to variability. In this work, we explore the feasibility of automated ribcage implant generation using deep learning. We present a framework based on 3D U-Net architecture that processes CT scans to generate patient-specific implant designs. To the best of our knowledge, this is the first investigation into automated thoracic implant generation using deep learning approaches. Our preliminary results, while moderate, highlight both the potential and the significant challenges in this complex domain. These findings establish a foundation for future research in automated ribcage reconstruction and identify key technical challenges that need to be addressed for practical implementation.
• Abstract（参考訳）: 損傷を受けたり切除されたリブケージ構造の回復には、胸腔の完全性と機能を取り戻すために、正確に設計されたカスタムデザインのインプラントが必要である。 従来のインプラント設計法は主に手動のプロセスに依存しており、時間がかかり、可変性に影響を受けやすい。 本研究では,ディープラーニングを用いた人工リブケージインプラントの実現可能性について検討する。 患者固有のインプラントデザインを生成するためにCTスキャンを処理する3D U-Netアーキテクチャに基づくフレームワークを提案する。 我々の知る限りでは、深層学習アプローチを用いた胸部インプラントの自動生成に関する最初の研究である。 我々の予備的な結果は、中程度ではあるが、この複雑な領域における可能性と重要な課題の両方を強調している。 これらの知見は, 自動リブケージ再建における今後の研究の基盤を確立し, 実用化に必要な重要な技術的課題を特定した。

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