Localizing 3-D Anatomical Landmarks Using Deep Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Anatomical landmarks on 3-D human body scans play key roles in shape-essential applications, including consistent parameterization, body measurement extraction, segmentation, and mesh re-targeting. Manually locating landmarks is tedious and time-consuming for large-scale 3-D anthropometric surveys. To automate the landmarking process, we propose a data-driven approach, which learns from landmark locations known on a dataset of 3-D scans and predicts their locations on new scans. More specifically, we adopt a coarse-to-fine approach by training a deep regression neural network to compute the locations of all landmarks and then for each landmark training an individual deep classification neural network to improve its accuracy. In regards to input images being fed into the neural networks, we compute from a frontal view three types of image renderings for comparison, i.e., gray-scale appearance images, range depth images, and curvature mapped images. Among these, curvature mapped images result in the best empirical accuracy from the deep regression network, whereas depth images lead to higher accuracy for locating most landmarks using the deep classification networks. In conclusion, the proposed approach performs better than state of the art on locating most landmarks. The simple yet effective approach can be extended to automatically locate landmarks in large scale 3-D scan datasets.
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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 | 0,000 | 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 ».