本研究では、医療画像から直接形状対応点を予測する新しい深層学習モデルSCorPを提案している。従来の手法は、最適化された形状モデルを必要とし、線形性の仮定に依存していた。一方、SCorPは、表面メッシュから直接学習した形状プライオリを活用することで、これらの制限を克服する。
具体的には、SCorPは3つのステップで構成される:
この一連の学習プロセスにより、SCorPは医療画像から直接高精度な形状対応点を予測できる。実験では、左心房MRIデータセットと肝臓CTデータセットを用いて、SCorPが従来手法に比べて優れた性能を示すことを確認した。特に、画質の悪い症例においても、SCorPは頑健な予測を行うことができた。また、学習データ量の変化に対しても安定した性能を発揮した。
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by Krithika Iye... at arxiv.org 04-30-2024
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