A novel fully automatic measurement of apparent breast volume from trunk surface mesh
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel method for assessing apparent breast volume from trunk surface mesh without any manual intervention. The proposed method requires a closed and smooth triangular mesh of the trunk. It comprises four main steps: automatic nipple localization, automatic breasts delineation, chest-wall interpolation and volume computation. The mean curvature is computed for each vertex using a quadratic fitting approach and used as an indicator to determine the convex fold of the breasts. The delineation is modeled as an ellipse in the frontal plane and all the vertices inside it are removed. The remaining ones are used to interpolate the chest wall with radial basis functions. The voxels inside the resulting mesh without breasts are then subtracted from the original voxelized volume to generate the breasts volume. The validation is conducted on 30 adolescent female for each of which an MRI and a trunk surface (TS) acquisitions were available. Three breast volumes are considered: the anatomical volumes (AV) manually segmented on the MRI, the external volumes computed with the proposed method first in prone position (EVP) using the trunk mesh extracted from the MRI, and second, in standing position (EVS) using the TS's mesh. Significant correlations (R> 0.77) are found between each two of the three volumes. AVs are much larger than both EVS and EPS. In fact, the manual segmentation using MRI slices allows for a direct visualization of the breast posterior delineation. Computed automatically, EVS and EPS are highly similar, indicating that the proposed method is robust to changes from prone to standing position. No significant difference between the regressions on the left and right breasts is noted. Fully-automatic 3D breast volumetry from trunk surface mesh is feasible and provides measurements that are highly correlated to manual MRI volumetry and robust to changes in posture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».