Efficient Anatomical Labeling of Pulmonary Tree Structures via Implicit Point-Graph Networks

要約

肺疾患は、世界中の主な死因の中で顕著にランクされています。
これらを治癒するには、とりわけ、気道、動脈、静脈など、肺系内の多くの複雑な 3D 樹形構造についての理解を深める必要があります。
理論的には、高解像度の画像スタックを使用してモデル化できます。
残念ながら、密なボクセル グリッド上で動作する標準的な CNN アプローチは法外に高価です。
これを解決するために、ツリー スケルトンのグラフ接続性を保持し、暗黙的なサーフェス表現を組み込むポイントベースのアプローチを導入します。
低い計算コストで SOTA の精度を実現し、結果として得られるモデルには使用可能な表面が含まれます。
公的にアクセスできるデータが不足しているため、私たちはアプローチを評価するために広範なデータセットも厳選し、公開する予定です。

要約(オリジナル)

Pulmonary diseases rank prominently among the principal causes of death worldwide. Curing them will require, among other things, a better understanding of the many complex 3D tree-shaped structures within the pulmonary system, such as airways, arteries, and veins. In theory, they can be modeled using high-resolution image stacks. Unfortunately, standard CNN approaches operating on dense voxel grids are prohibitively expensive. To remedy this, we introduce a point-based approach that preserves graph connectivity of tree skeleton and incorporates an implicit surface representation. It delivers SOTA accuracy at a low computational cost and the resulting models have usable surfaces. Due to the scarcity of publicly accessible data, we have also curated an extensive dataset to evaluate our approach and will make it public.

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