RibPull：用于 CT 胸腔扫描的隐式占据场与中轴提取
计算机视觉与模式识别
2025-09-03 v1
摘要
我们提出了 RibPull，一种利用隐式占据场来连接计算几何与医学成像的方法。隐式 3D 表示使用连续函数，在处理稀疏和含噪数据方面比离散方法更有效。虽然体素网格是医学成像的标准方法，但它们存在分辨率限制、拓扑信息丢失以及处理稀疏性效率低下的问题。坐标函数保留了复杂的几何信息，是稀疏数据表示的更佳解决方案，同时允许进行进一步的形态学操作。隐式场景表示使神经网络能够在其权重中编码整个 3D 场景。其结果是一个连续函数，能够隐式补偿稀疏信号，并通过将任意 3D 坐标组合作为输入传递给模型来推断有关 3D 场景的进一步信息。在本工作中，我们使用神经占据场来预测 3D 点是否位于对象内部或外部，以此表示 CT 扫描的胸腔。我们还应用基于拉普拉斯算子的收缩来提取胸腔的中轴，从而证明了一项几何操作，与基于体素的表示相比，该操作从基于连续坐标的 3D 场景表示中获益匪浅。我们在 RibSeg 数据集的 20 次医学扫描上评估了我们的方法，该数据集本身是 RibFrac 数据集的扩展。我们将在论文发表后发布代码。
引用
@article{arxiv.2509.01402,
title = {RibPull: Implicit Occupancy Fields and Medial Axis Extraction for CT Ribcage Scans},
author = {Emmanouil Nikolakakis and Amine Ouasfi and Julie Digne and Razvan Marinescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.01402},
year = {2025}
}
备注
This paper is currently being reviewed for a conference submission. If accepted an extended manuscript will be published and the code will be released