Sep, 2023
网格式变分自编码器中的潜在解缠有助于颅面综合征的诊断及手术规划
Latent Disentanglement in Mesh Variational Autoencoders Improves the Diagnosis of Craniofacial Syndromes and Aids Surgical Planning
Simone Foti, Alexander J. Rickart, Bongjin Koo, Eimear O' Sullivan, Lara S. van de Lande...
TL;DR深度学习在人头部的形状分析方面具有巨大潜力,本文介绍了使用 Swap Disentangled Variational Autoencoder (SD-VAE) 对 Crouzon、Apert 和 Muenke 综合征进行分类和研究,同时第一次分析了头部各个区域对综合征表型的影响,并通过调整生成模型的特定参数和生成特定程序的新形状,模拟了一系列颅颜面手术的结果,从而为进一步的诊断、手术规划和手术效果的客观评估开辟了新的途径。