論文の概要: Adaptive Particle-Based Shape Modeling for Anatomical Surface Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07379v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 02:19:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.251593
• Title: Adaptive Particle-Based Shape Modeling for Anatomical Surface Correspondence
• Title（参考訳）: 解剖学的表面対応のための適応粒子形状モデリング
• Authors: Hong Xu, Shireen Y. Elhabian,
• Abstract要約: 粒子ベース形状モデリング(英: Particle-based shape modeling、PSM)は、解剖学的コホートにまたがる形状の変動を自動的に定量化する手法である。 近年の進歩は、解剖学的構造の複雑な幾何学的性質をよりよく捉えるために、自監督的な信号として暗黙の放射基底関数表現を取り入れている。 本稿では,一貫した粒子配置を維持しながら表面適応性を高めるための2つのメカニズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.743399165184124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Particle-based shape modeling (PSM) is a family of approaches that automatically quantifies shape variability across anatomical cohorts by positioning particles (pseudo landmarks) on shape surfaces in a consistent configuration. Recent advances incorporate implicit radial basis function representations as self-supervised signals to better capture the complex geometric properties of anatomical structures. However, these methods still lack self-adaptivity -- that is, the ability to automatically adjust particle configurations to local geometric features of each surface, which is essential for accurately representing complex anatomical variability. This paper introduces two mechanisms to increase surface adaptivity while maintaining consistent particle configurations: (1) a novel neighborhood correspondence loss to enable high adaptivity and (2) a geodesic correspondence algorithm that regularizes optimization to enforce geodesic neighborhood consistency. We evaluate the efficacy and scalability of our approach on challenging datasets, providing a detailed analysis of the adaptivity-correspondence trade-off and benchmarking against existing methods on surface representation accuracy and correspondence metrics.
• Abstract（参考訳）: 粒子ベース形状モデリング(英: Particle-based shape modeling、PSM)は、一貫した構成で粒子(擬似ランドマーク)を形状表面に配置することで、解剖学的コホート間での形状変動を自動的に定量化するアプローチのファミリーである。 近年の進歩は、解剖学的構造の複雑な幾何学的性質をよりよく捉えるために、自監督的な信号として暗黙の放射基底関数表現を取り入れている。 しかしながら、これらの手法には自己適応性 -- つまり、複雑な解剖学的変動を正確に表現するために不可欠な、各表面の局所的な幾何学的特徴に自動的に粒子配置を調整できる能力 -- が欠けている。 本稿では,一貫した粒子配置を維持しながら表面適応性を高めるための2つのメカニズムを紹介する。(1)高い適応性を実現する新しい近傍対応損失,(2)ジオデシックな近傍整合性を実現するために最適化を規則化する測地対応アルゴリズムである。 提案手法の有効性とスケーラビリティを課題データセット上で評価し,適応性-対応トレードオフの詳細な分析と,表面表現精度および対応メトリクスに関する既存手法に対するベンチマークを行う。

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