吾心之形：通过学习的符号距离函数构建心脏模型
图像与视频处理
2024-05-24 v4 计算机视觉与模式识别
摘要
解剖模型的高效构建是面向患者特异性的心脏计算机模拟模型的主要挑战之一。当前方法频繁依赖线性统计模型（不允许高级拓扑变化），或需要医学图像分割随后进行网格化流程，这强烈依赖于图像分辨率、质量和模态。因此，这些方法的转移性到其他成像领域受到限制。在这项工作中，心脏形状通过具有 Lipschitz 正则性的三维深度符号距离函数重建。为此，学习心脏 MRI 重建的形状以建模多个腔室的空间关系。我们证明该方法也能够从部分数据（例如来自单个心室的点云）或与训练所用 MRI 不同的模态（例如电解剖标测（EAM））重建解剖模型。
引用
@article{arxiv.2308.16568,
title = {Shape of my heart: Cardiac models through learned signed distance functions},
author = {Jan Verhülsdonk and Thomas Grandits and Francisco Sahli Costabal and Thomas Pinetz and Rolf Krause and Angelo Auricchio and Gundolf Haase and Simone Pezzuto and Alexander Effland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.16568},
year = {2024}
}