Skin Lesion Correspondence Localization in Total Body Photography

要約

皮膚病変の縦方向の追跡（対応関係、形態の変化、質感の発見）は、黒色腫の早期発見に有益です。
しかし、全身イメージングに関しては十分に研究されていません。
我々は、全身写真撮影（TBP）におけるソーススキャンからターゲットスキャンへの皮膚病変の対応を特定するために、幾何学的情報とテクスチャ情報を組み合わせた新しいフレームワークを提案します。
ボディ ランドマークまたは疎な対応関係は、最初にソースおよびターゲットの 3D テクスチャ メッシュ上に作成されます。
次に、各メッシュ上のすべての頂点が、そのメッシュ上のランドマークまでの測地線距離を特徴付ける特徴ベクトルにマッピングされます。
次に、ソース上の各関心病変 (LOI) について、ターゲット上の対応する位置が、まず特徴ベクトルにエンコードされた幾何学的情報を使用して大まかに推定され、次にテクスチャ情報を使用して精密化されます。
私たちは、公的データセットと私的データセットの両方でフレームワークを定量的に評価しました。その成功率（10 mm 基準で）は、唯一報告されている縦断研究と同等でした。
全身 3D キャプチャがより普及し、高品質になるにつれて、提案された方法が皮膚病変の縦方向の追跡における貴重なステップとなることが期待されます。

要約(オリジナル)

Longitudinal tracking of skin lesions – finding correspondence, changes in morphology, and texture – is beneficial to the early detection of melanoma. However, it has not been well investigated in the context of full-body imaging. We propose a novel framework combining geometric and texture information to localize skin lesion correspondence from a source scan to a target scan in total body photography (TBP). Body landmarks or sparse correspondence are first created on the source and target 3D textured meshes. Every vertex on each of the meshes is then mapped to a feature vector characterizing the geodesic distances to the landmarks on that mesh. Then, for each lesion of interest (LOI) on the source, its corresponding location on the target is first coarsely estimated using the geometric information encoded in the feature vectors and then refined using the texture information. We evaluated the framework quantitatively on both a public and a private dataset, for which our success rates (at 10 mm criterion) are comparable to the only reported longitudinal study. As full-body 3D capture becomes more prevalent and has higher quality, we expect the proposed method to constitute a valuable step in the longitudinal tracking of skin lesions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google