BodyGPS: Anatomical Positioning System

要約

さまざまなモダリティに対応する医療画像に人間の解剖学を解析するための新しいタイプの基礎モデルを紹介します。
監視されたトレーニングまたは監視なしのトレーニングをサポートし、ユーザーの相互作用の有無にかかわらず、マッチング、登録、分類、またはセグメンテーションを実行できます。
これを達成し、回帰を介してAtlas座標に位置をマップするニューラルネットワーク推定器をトレーニングします。
入力をまばらにサンプリングすることで効率が向上し、追加のアクセルハードウェアなしで1ミリ秒未満の応答時間を可能にします。
CTとMRIモダリティの両方でアルゴリズムの有用性を示します。

要約(オリジナル)

We introduce a new type of foundational model for parsing human anatomy in medical images that works for different modalities. It supports supervised or unsupervised training and can perform matching, registration, classification, or segmentation with or without user interaction. We achieve this by training a neural network estimator that maps query locations to atlas coordinates via regression. Efficiency is improved by sparsely sampling the input, enabling response times of less than 1 ms without additional accelerator hardware. We demonstrate the utility of the algorithm in both CT and MRI modalities.

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