論文の概要: The establishment of static digital humans and the integration with spinal models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07844v1
- Date: Tue, 11 Feb 2025 08:21:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-13 13:45:25.989363
- Title: The establishment of static digital humans and the integration with spinal models
- Title（参考訳）: 静的デジタルヒューマンの確立と脊髄モデルとの融合
- Authors: Fujiao Ju, Yuxuan Wang, Shuo Wang, Chengyin Wang, Yinbo Chen, Jianfeng Li, Mingjie Dong, Bin Fang, Qianyu Zhuang,
- Abstract要約: 思春期特発性強皮症(AIS)は、個人の健康と生活の質に大きな影響を及ぼす。
従来の撮像技術は脊椎の静的な視界を提供する。
動的デジタルヒューマンモデリングは、デジタル医療の大きなブレークスルーである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.434834209150555
- License:
- Abstract: Adolescent idiopathic scoliosis (AIS), a prevalent spinal deformity, significantly affects individuals' health and quality of life. Conventional imaging techniques, such as X - rays, computed tomography (CT), and magnetic resonance imaging (MRI), offer static views of the spine. However, they are restricted in capturing the dynamic changes of the spine and its interactions with overall body motion. Therefore, developing new techniques to address these limitations has become extremely important. Dynamic digital human modeling represents a major breakthrough in digital medicine. It enables a three - dimensional (3D) view of the spine as it changes during daily activities, assisting clinicians in detecting deformities that might be missed in static imaging. Although dynamic modeling holds great potential, constructing an accurate static digital human model is a crucial initial step for high - precision simulations. In this study, our focus is on constructing an accurate static digital human model integrating the spine, which is vital for subsequent dynamic digital human research on AIS. First, we generate human point - cloud data by combining the 3D Gaussian method with the Skinned Multi - Person Linear (SMPL) model from the patient's multi - view images. Then, we fit a standard skeletal model to the generated human model. Next, we align the real spine model reconstructed from CT images with the standard skeletal model. We validated the resulting personalized spine model using X - ray data from six AIS patients, with Cobb angles (used to measure the severity of scoliosis) as evaluation metrics. The results indicate that the model's error was within 1 degree of the actual measurements. This study presents an important method for constructing digital humans.
- Abstract（参考訳）: 思春期特発性強皮症(AIS)は脊髄変形が進行し、個人の健康と生活の質に大きな影響を及ぼす。
X線、CT(Computerd tomography)、MRI(MRI)などの従来の画像技術は、脊椎の静的な視界を提供する。
しかし、これらは脊椎のダイナミックな変化と全身運動との相互作用を捉えることに制限されている。
そのため、これらの制限に対処する新たな技術開発が極めて重要になっている。
動的デジタルヒューマンモデリングは、デジタル医療の大きなブレークスルーである。
日常活動中に変化していくと、脊椎の3次元(3D)ビューが可能になり、静的イメージングで見逃される可能性のある変形を臨床医が検出するのに役立つ。
動的モデリングは大きな可能性を秘めているが、正確な静的なデジタル人間モデルを構築することは、高精度なシミュレーションにとって重要な初期ステップである。
本研究では,その後のAISの動的デジタル人間研究に欠かせない,脊椎を一体化した高精度な静的デジタル人体モデルの構築に焦点をあてる。
まず、患者のマルチビュー画像から3次元ガウス法とスキンド・マルチ・パーソン・リニア(SMPL)モデルを組み合わせることで、クラウドデータを生成する。
そこで,本研究では,人体モデルに標準骨格モデルを適用した。
次に,CT画像から再構成した実際の脊椎モデルを標準骨格モデルと整列する。
6例のAIS患者から得られたX線データを用いて, 脊柱管の重症度を計測した。
その結果,モデルの誤差は実測値の1度以内であることが示唆された。
本研究では,デジタル人間構築のための重要な手法を提案する。
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