Point Cloud Diffusion Models for Automatic Implant Generation

要約

生体適合性材料の 3D プリントの進歩により、患者固有のインプラントの人気が高まっています。
しかし、これらのインプラントの設計は依然として面倒で、ほとんどが手作業です。
インプラント生成を自動化する既存のアプローチは、主にダウンサンプリングまたはパッチごとのデータに対する 3D U-Net アーキテクチャに基づいているため、詳細情報やコンテキスト情報が失われる可能性があります。
拡散確率モデルの最近の成功に続いて、3D 点群拡散モデルとボクセル化ネットワークの組み合わせに基づくインプラント生成のための新しいアプローチを提案します。
当社の拡散モデルにおける確率的サンプリング プロセスにより、欠損ごとに異なるインプラントの組み合わせを提案することができ、医師はそこから最適なものを選択できます。
SkullBreak および SkullFix データセットでメソッドを評価し、高品質のインプラントを生成し、競争力のある評価スコアを達成します。

要約(オリジナル)

Advances in 3D printing of biocompatible materials make patient-specific implants increasingly popular. The design of these implants is, however, still a tedious and largely manual process. Existing approaches to automate implant generation are mainly based on 3D U-Net architectures on downsampled or patch-wise data, which can result in a loss of detail or contextual information. Following the recent success of Diffusion Probabilistic Models, we propose a novel approach for implant generation based on a combination of 3D point cloud diffusion models and voxelization networks. Due to the stochastic sampling process in our diffusion model, we can propose an ensemble of different implants per defect, from which the physicians can choose the most suitable one. We evaluate our method on the SkullBreak and SkullFix datasets, generating high-quality implants and achieving competitive evaluation scores.

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