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Erschienen in:
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2017 | Supplement | Buchkapitel

DARWIN: Deformable Patient Avatar Representation With Deep Image Network

verfasst von : Vivek Singh, Kai Ma, Birgi Tamersoy, Yao-Jen Chang, Andreas Wimmer, Thomas O’Donnell, Terrence Chen

Erschienen in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention − MICCAI 2017

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, we present a technical approach to robustly estimate the detailed patient body surface mesh under clothing cover from a single snapshot of a range sensor. Existing methods either lack level of detail of the estimated patient body model, fail to estimate the body model robustly under clothing cover, or lack sufficient evaluation over real patient datasets. In this work, we overcome these limitations by learning deep convolutional networks over real clinical dataset with large variation and augmentation. Our approach is validated with experiments conducted over 1063 human subjects from 3 different hospitals and surface errors are measured against groundtruth from CT data.

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Metadaten
Titel
DARWIN: Deformable Patient Avatar Representation With Deep Image Network
verfasst von
Vivek Singh
Kai Ma
Birgi Tamersoy
Yao-Jen Chang
Andreas Wimmer
Thomas O’Donnell
Terrence Chen
Copyright-Jahr
2017
Buch
Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention − MICCAI 2017

Print ISBN: 978-3-319-66184-1

Electronic ISBN: 978-3-319-66185-8

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-66185-8_56