Resumen

En este estudio, para lograr la posibilidad de predecir la cara a partir del cráneo de forma automática, proponemos un método de reconstrucción craneofacial basado en una red neuronal convolucional profunda de extremo a extremo. Se obtienen datos de volumen tridimensional a partir de 1447 escáneres de TC de cabeza de personas chinas de diferentes edades. Los datos de la superficie facial y craneal se proyectan en un espacio bidimensional para generar un mapa de elevación bidimensional, y luego se utiliza la red neuronal convolucional profunda para realizar la predicción de la forma del cráneo a la cara en el espacio bidimensional. El codificador y decodificador están compuestos por la extracción de características a través del codificador y luego como entrada del decodificador para generar la imagen de restauración craneofacial. Para describir con precisión las características de diferentes escalas, adoptamos una estructura de códec en forma de U con conexiones entre capas. Por lo tanto, las características de salida se descomponen con las características de las escalas correspondientes en la etapa de codificación

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Método propuesto; Reconstrucción craneofacial; Red neuronal convolucional profunda; Espacio bidimensional; Estructura de códec en forma de U; Aprendizaje supervisado
• Keywords:Proposed method; Craniofacial reconstruction; Deep convolutional neural network; Two-dimensional space; U-shaped codec structure; Supervised learning