３Dモデルデータセットに関しては、近年コンピュータビジョンやグラフィックスの研究で導入されている。 しかし医療用分野に関しては、疾患の複雑さや不均一性といった課題を乗り越えるために、大規模なデータセットが必要だが、医学分野はデータ収集にコストがかかったり収集が困難なことから、そのほとんどが２Dモデルである。よって３Dモデルのデータセットには新規性があると考えられる。

３Dモデルデータセットを用いて、3次元物体の分類の最先端の手法を評価・分析した。 既存の手法では、一般的な物体のセグメンテーションにおいては有効なものの、複雑な物体に対しては効果が低い可能性があるという結論に達した。3次元表面の測地線情報や接続性情報をより利用することができるようになれば、一般化がより簡易的に可能になる。