Projektbeschreibung und Ziele

In den letzten Jahrzehnten haben sich statistical shape models (SSMs) zu einer bewerten Methode entwickelt, um die natürliche Variabilität innerhalb einer Klasse von Objekten abzubilden. Die meisten der aktuell frei verfügbaren SSMs modellieren das menschliche Gesicht und werden typischerweise für die Gesichtserkennung, -animation und 3D-Rekonstruktion von Gesichtern basierend auf nur einem einzigen Foto (sogenanntes inverse rendering) verwendet. Abgesehen von Gesichtern wurden SSMs jedoch auch erfolgreich für anatomische Objekte wie Knochen und Organe erstellt.

Trotz der Beliebtheit von SSMs gibt es nur sehr wenige Arbeiten, die versuchen, ein statistisches Modell aus 3D Brustscans zu erstellen. Bis heute gibt es daher kein frei verfügbares Modell der weiblichen Brust.

Primäres Ziel dieses Projekts ist es, ein statistisches Modell der weiblichen Brust zu erstellen. Dazu gehört auch die Entwicklung von robusten Verfahren für die rigide und nicht-rigide Registrierung von 3D Brustscans. Als weiteres Ziel soll in diesem Projekt evaluiert werden, inwieweit einige der oben genannten Anwendungen von SSMs auf die Brust übertragen werden können und wie solch ein Modell für die Simulation von Brustoperationen verwendet werden kann.

Im Rahmen dieses Projekts wurde das Regensburg Breast Shape Model (RBSM) entwickelt - das erste frei zugängliche SSM der weiblichen Brust. Das Modell wurde aus 110 Brustscans erstellt und kann kostenlos von unserer Website heruntergeladen werden.

Kooperationspartner

• ReMIC, OTH Regensburg
  • Dr. Christoph Palm
  • Maximilian Weiherer*
• Hochschulzentrum für Plastische, Ästhetische, Hand- und Wiederherstellungschirurgie, Uniklinikum Regensburg
  • Dr. Dr. med. Lukas Prantl
  • Dr. med. Vanessa Brebant
  • Andreas Eigenberger
• Lehrstuhl für Graphische Datenverarbeitung, FAU Erlangen-Nürnberg
  • Dr. Bernhard Egger
  • Maximilian Weiherer*

*double affiliation

Veröffentlichungen

Maximilian Weiherer, Andreas Eigenberger, Bernhard Egger, Vanessa Brébant, Lukas Prantl, Christoph Palm.
Learning the shape of female breasts: an open-access 3D statistical shape model of the female breast built from 110 breast scans.
Vis Comput (2022). https://doi.org/10.1007/s00371-022-02431-3