論文の概要: Hierarchical Part-based Generative Model for Realistic 3D Blood Vessel
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15223v1
- Date: Mon, 21 Jul 2025 03:52:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.246748
- Title: Hierarchical Part-based Generative Model for Realistic 3D Blood Vessel
- Title(参考訳): 階層的部分に基づくリアルな3次元血管生成モデル
- Authors: Siqi Chen, Guoqing Zhang, Jiahao Lai, Bingzhi Shen, Sihong Zhang, Caixia Dong, Xuejin Chen, Yang Li,
- Abstract要約: 本稿では,グローバルな二分木のようなトポロジーを局所的な幾何学的詳細から分離する3次元容器生成のための階層的部分ベースフレームワークを提案する。
この研究は、3次元血管モデリングのための部分ベースの生成アプローチの最初の成功例であり、血管データ生成のための新しいベンチマークを設定している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.568409945642584
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advancements in 3D vision have increased the impact of blood vessel modeling on medical applications. However, accurately representing the complex geometry and topology of blood vessels remains a challenge due to their intricate branching patterns, curvatures, and irregular shapes. In this study, we propose a hierarchical part-based frame work for 3D vessel generation that separates the global binary tree-like topology from local geometric details. Our approach proceeds in three stages: (1) key graph generation to model the overall hierarchical struc ture, (2) vessel segment generation conditioned on geometric properties, and (3) hierarchical vessel assembly by integrating the local segments according to the global key graph. We validate our framework on real world datasets, demonstrating superior performance over existing methods in modeling complex vascular networks. This work marks the first successful application of a part-based generative approach for 3D vessel modeling, setting a new benchmark for vascular data generation. The code is available at: https://github.com/CybercatChen/PartVessel.git.
- Abstract(参考訳): 3D視覚の進歩は、血管モデリングが医療応用に与える影響を増大させた。
しかし、血管の複雑な形状とトポロジーを正確に表現することは、複雑な分岐パターン、曲率、不規則な形状のために依然として困難である。
本研究では,グローバルな二分木のようなトポロジーを局所的な幾何学的詳細から分離する3次元容器生成のための階層的部分ベースフレームワークを提案する。
提案手法は,(1)全体階層構造をモデル化するキーグラフ生成,(2)幾何学的特性を条件とした血管セグメント生成,(3)局所セグメントをグローバルキーグラフに従って統合した階層型血管アセンブリの3段階で進行する。
複雑な血管ネットワークをモデル化する既存の手法よりも優れた性能を示すとともに,実世界のデータセット上でのフレームワークの有効性を検証した。
この研究は、3次元血管モデリングのための部分ベースの生成アプローチの最初の成功例であり、血管データ生成のための新しいベンチマークを設定している。
コードは、https://github.com/CybercatChen/PartVessel.git.comで入手できる。
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