論文の概要: Non-Invasive 3D Wound Measurement with RGB-D Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19014v1
• Date: Mon, 26 Jan 2026 23:03:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.090243
• Title: Non-Invasive 3D Wound Measurement with RGB-D Imaging
• Title（参考訳）: RGB-Dイメージングによる非侵襲的3次元画像計測
• Authors: Lena Harkämper, Leo Lebrat, David Ahmedt-Aristizabal, Olivier Salvado, Mattias Heinrich, Rodrigo Santa Cruz,
• Abstract要約: 本稿では,RGB-D画像に基づく高速,非侵襲的な3次元創傷計測アルゴリズムを提案する。 この方法は、RGB-D odometryとB-spline表面再構成を組み合わせることで、詳細な3D創傷メッシュを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.009571668786525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chronic wound monitoring and management require accurate and efficient wound measurement methods. This paper presents a fast, non-invasive 3D wound measurement algorithm based on RGB-D imaging. The method combines RGB-D odometry with B-spline surface reconstruction to generate detailed 3D wound meshes, enabling automatic computation of clinically relevant wound measurements such as perimeter, surface area, and dimensions. We evaluated our system on realistic silicone wound phantoms and measured sub-millimetre 3D reconstruction accuracy compared with high-resolution ground-truth scans. The extracted measurements demonstrated low variability across repeated captures and strong agreement with manual assessments. The proposed pipeline also outperformed a state-of-the-art object-centric RGB-D reconstruction method while maintaining runtimes suitable for real-time clinical deployment. Our approach offers a promising tool for automated wound assessment in both clinical and remote healthcare settings.
• Abstract（参考訳）: 慢性的な創傷のモニタリングと管理には、正確かつ効率的な創傷測定方法が必要である。 本稿では,RGB-D画像に基づく高速,非侵襲的な3次元創傷計測アルゴリズムを提案する。 この方法は、RGB-DオドメトリーとB-スプライン表面再構成を組み合わせることで、詳細な3D創傷メッシュを生成し、周辺、表面積、寸法などの臨床的に関連する創傷測定を自動的に計算することができる。 実際のシリコン傷ファントムについて検討し,高分解能グラウンド・トゥルース・スキャンと比較し,3次元サブミリメートルの再現精度を測定した。 抽出した測定値から,反復捕獲における低変動と手動による評価との強い一致が得られた。 提案したパイプラインは、リアルタイムな臨床展開に適したランタイムを維持しつつ、最先端のオブジェクト中心のRGB-D再構成手法よりも優れていた。 我々のアプローチは、臨床および遠隔医療の両方において、自動創傷評価のための有望なツールを提供する。

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