論文の概要: 3D Deep-learning-based Segmentation of Human Skin Sweat Glands and Their 3D Morphological Response to Temperature Variations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17255v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 05:19:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.253846
• Title: 3D Deep-learning-based Segmentation of Human Skin Sweat Glands and Their 3D Morphological Response to Temperature Variations
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくヒト皮膚汗腺のセグメンテーションとその温度変化に対する3次元形態的応答
• Authors: Shaoyu Pei, Renxiong Wu, Hao Zheng, Lang Qin, Shuaichen Lin, Yuxing Gan, Wenjing Huang, Zhixuan Wang, Mohan Qin, Yong Liu, Guangming Ni,
• Abstract要約: 汗腺の形態変化は様々な病態や臨床診断において重要な役割を担っている。 汗腺の形態を観察する現在の方法は、その2次元、in vitro、破壊的な性質によって制限されている。 我々は,3次元変換器を用いた多目的セグメンテーションフレームワークを提案する。 初めて、温度変化に伴う汗腺の3D形態の微妙な変化が可視化され、定量化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.647887211253115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Skin, the primary regulator of heat exchange, relies on sweat glands for thermoregulation. Alterations in sweat gland morphology play a crucial role in various pathological conditions and clinical diagnoses. Current methods for observing sweat gland morphology are limited by their two-dimensional, in vitro, and destructive nature, underscoring the urgent need for real-time, non-invasive, quantifiable technologies. We proposed a novel three-dimensional (3D) transformer-based multi-object segmentation framework, integrating a sliding window approach, joint spatial-channel attention mechanism, and architectural heterogeneity between shallow and deep layers. Our proposed network enables precise 3D sweat gland segmentation from skin volume data captured by optical coherence tomography (OCT). For the first time, subtle variations of sweat gland 3D morphology in response to temperature changes, have been visualized and quantified. Our approach establishes a benchmark for normal sweat gland morphology and provides a real-time, non-invasive tool for quantifying 3D structural parameters. This enables the study of individual variability and pathological changes in sweat gland structure, advancing dermatological research and clinical applications, including thermoregulation and bromhidrosis treatment.
• Abstract（参考訳）: 熱交換の主要な調節因子である皮膚は、熱調節のための汗腺に依存している。 汗腺の形態変化は様々な病態や臨床診断において重要な役割を担っている。 汗腺の形態を観察する現在の方法は、その2次元、in vitro、破壊的な性質によって制限されており、リアルタイム、非侵襲的、定量化技術に対する緊急の必要性を浮き彫りにしている。 そこで我々は,3次元トランスフォーマーを用いた多目的セグメンテーションフレームワークを提案し,スライディングウインドウアプローチ,共同空間チャネルアテンション機構,浅い層と深い層の間の構造的不均一性を統合した。 提案ネットワークは,光コヒーレンストモグラフィー(OCT)により得られた皮膚容積データから,正確な3次元汗腺分画を可能にする。 初めて、温度変化に伴う汗腺の3D形態の微妙な変化が可視化され、定量化されている。 本手法は, 正常な汗腺形態のベンチマークを確立し, 3次元構造パラメータを定量化するためのリアルタイム非侵襲的ツールを提供する。 これにより、皮膚科学的な研究と、熱調節やブロミドーシス治療を含む臨床応用を進歩させ、汗腺構造の個人的変動と病理学的変化を研究することができる。

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