論文の概要: HandSplatter: Automated Digital Goniometry from Neural Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.09735v1
- Date: Mon, 10 Aug 2026 15:35:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:37.350814
- Title: HandSplatter: Automated Digital Goniometry from Neural Rendering
- Title（参考訳）: HandSplatter:ニューラルレンダリングによる自動ディジタルゴニメトリ
- Abstract要約: 手動ゴニメトリは労働集約的であり、不整合なラター間の信頼性に悩まされている。
ニューラルネットワークを用いた3次元手関節位置とポーズ推定のための新しいパイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.424505965573307
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hand and finger disorders are leading contributors to musculoskeletal disability, creating a clinical need for precise methods to quantify joint motion. Range of motion (ROM) serves as the metric for diagnosis, rehabilitation monitoring, and evaluating surgical outcomes. Currently, the goniometer is the standard tool for assessing finger flexion and extension. However, manual goniometry is labor-intensive and suffers from inconsistent inter-rater reliability due to variations in examiner technique. While digital alternatives exist, current software-based approaches often lack the necessary accuracy for clinical usage. To address these limitations, we present a novel pipeline for 3-D hand joint location and pose estimation using neural rendering. Unlike previous methods, our approach combines 2-D feature extraction with view synthesis to significantly improve accuracy and clinical viability. Furthermore, we introduce a discrete density hill climbing algorithm that facilitates the meaningful correction of projected landmarks in 3-D space. This system overcomes the inefficiencies of manual measurement and the inaccuracies of existing software, providing a robust tool for objective functional assessment.
- Abstract（参考訳）: 手指障害は筋骨格障害への寄与を導いており、関節運動を定量化するための正確な方法の臨床的必要が生じる。
レンジ・オブ・モーション(ROM)は、診断、リハビリテーションモニタリング、手術結果の評価の指標となる。
現在、ゴニメーターは指の屈曲と伸展を評価する標準的なツールである。
しかし,手技のゴニメトリは労働集約的であり,検査方法のバリエーションにより,整合性に欠ける。
デジタル代替手段は存在するが、現在のソフトウェアベースのアプローチは、臨床使用に必要な精度を欠いていることが多い。
これらの制約に対処するため,ニューラルレンダリングを用いた3次元手関節位置とポーズ推定のための新しいパイプラインを提案する。
従来の方法とは異なり,本手法では2次元特徴抽出とビュー合成を組み合わせることにより,精度と臨床的生存率を大幅に向上させる。
さらに、3次元空間における投影されたランドマークの有意な補正を容易にする離散密度ヒルクライミングアルゴリズムを導入する。
本システムは,手動計測の非効率性と既存ソフトウェアの不正確性を克服し,客観的機能評価のための堅牢なツールを提供する。
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