具有可控微结构参数的三维硅基海绵骨生成式建模
图像与视频处理
2020-09-25 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
椎体骨微结构的研究通常需要耗费高昂的流程来获取所研究特定病理下真实骨骼的物理扫描，因为目前尚无方法能在计算机中生成逼真的骨结构。在此我们提议应用生成对抗网络（GANs）的最新进展来开发这样的方法。我们调整了在其他语境中已被广泛使用的风格迁移技术，以在保留图像对信息内容的同时迁移其风格。第一步，我们使用 Wasserstein 目标与梯度惩罚（PWGAN-GP）以渐进方式训练了一个三维生成模型，从而在计算机中创建逼真的骨结构块。训练集包含来自十二个人类椎体（T12 或 L1）的 7660 个纯海绵骨样本，各向同性分辨率为 164um，并由高分辨率外周定量 CT（Scanco XCT）扫描。训练后，我们通过优化所学隐空间中的向量 z 生成具有定制微结构属性的新样本。为解决该优化问题，我们构建了一个可微目标函数，在折衷外观（内容）与目标三维属性（风格）的同时生成有效样本。所学隐空间的属性有效匹配了数据分布。此外，我们仅基于微结构参数的预期变化，便能模拟骨质疏松疗法在恶化或治疗后产生的骨结构。我们的方法可生成数量近乎无限的逼真骨微结构块，由此很可能有助于骨生物标志物的开发并提前模拟骨疗法。
引用
@article{arxiv.2009.11327,
title = {Generative Modelling of 3D in-silico Spongiosa with Controllable Micro-Structural Parameters},
author = {Emmanuel Iarussi and Felix Thomsen and Claudio Delrieux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.11327},
year = {2020}
}
备注
Accepted for publication in MICCAI 2020 conference