論文の概要: An Efficient Approach for Muscle Segmentation and 3D Reconstruction Using Keypoint Tracking in MRI Scan

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08690v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 15:39:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.407218
• Title: An Efficient Approach for Muscle Segmentation and 3D Reconstruction Using Keypoint Tracking in MRI Scan
• Title（参考訳）: MRIにおけるキーポイントトラッキングによる筋分節と3次元再構成の効率化
• Authors: Mengyuan Liu, Jeongkyu Lee,
• Abstract要約: 本研究は,キーポイント選択とルーカス・カナーデ光流を統合したキーポイント追跡に基づく,学習不要なセグメンテーション手法を提案する。 提案手法はキーポイント選択戦略に応じて0.6から0.7の範囲の平均Dice類似度係数(DSC)を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.089892147270529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) enables non-invasive, high-resolution analysis of muscle structures. However, automated segmentation remains limited by high computational costs, reliance on large training datasets, and reduced accuracy in segmenting smaller muscles. Convolutional neural network (CNN)-based methods, while powerful, often suffer from substantial computational overhead, limited generalizability, and poor interpretability across diverse populations. This study proposes a training-free segmentation approach based on keypoint tracking, which integrates keypoint selection with Lucas-Kanade optical flow. The proposed method achieves a mean Dice similarity coefficient (DSC) ranging from 0.6 to 0.7, depending on the keypoint selection strategy, performing comparably to state-of-the-art CNN-based models while substantially reducing computational demands and enhancing interpretability. This scalable framework presents a robust and explainable alternative for muscle segmentation in clinical and research applications.
• Abstract（参考訳）: MRI(MRI)は、非侵襲的で高分解能な筋構造解析を可能にする。 しかし、自動化セグメンテーションは、高い計算コスト、大規模なトレーニングデータセットへの依存、より小さな筋肉のセグメンテーションにおける精度の低下によって制限されている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの手法は強力だが、多くの場合、計算オーバーヘッドがかなり高く、一般化性が制限され、多様な集団間での解釈が不十分である。 本研究は,キーポイント選択とルーカス・カナーデ光流を統合したキーポイント追跡に基づく,学習不要なセグメンテーション手法を提案する。 提案手法は,キーポイント選択戦略に応じて0.6から0.7の範囲の平均Dice類似度係数(DSC)を達成し,計算要求を大幅に低減し,解釈可能性の向上を図る。 このスケーラブルなフレームワークは、臨床および研究応用における筋分節の堅牢で説明可能な代替手段を提供する。

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