論文の概要: Implicit Neural Representations for Modeling of Abdominal Aortic Aneurysm Progression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01069v1
• Date: Thu, 2 Mar 2023 08:43:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 15:23:58.016779
• Title: Implicit Neural Representations for Modeling of Abdominal Aortic Aneurysm Progression
• Title（参考訳）: 腹部大動脈瘤進展モデルのための暗黙的神経表現
• Authors: Dieuwertje Alblas, Marieke Hofman, Christoph Brune, Kak Khee Yeung, Jelmer M. Wolterink
• Abstract要約: 腹部大動脈瘤 (AAA) は腹部大動脈の進行性拡張であり,未治療の場合には致死性病変で破裂する。 AAAの進行をモデル化するための暗黙的神経表現(INR)に基づくモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.145216860241017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Abdominal aortic aneurysms (AAAs) are progressive dilatations of the abdominal aorta that, if left untreated, can rupture with lethal consequences. Imaging-based patient monitoring is required to select patients eligible for surgical repair. In this work, we present a model based on implicit neural representations (INRs) to model AAA progression. We represent the AAA wall over time as the zero-level set of a signed distance function (SDF), estimated by a multilayer perception that operates on space and time. We optimize this INR using automatically extracted segmentation masks in longitudinal CT data. This network is conditioned on spatiotemporal coordinates and represents the AAA surface at any desired resolution at any moment in time. Using regularization on spatial and temporal gradients of the SDF, we ensure proper interpolation of the AAA shape. We demonstrate the network's ability to produce AAA interpolations with average surface distances ranging between 0.72 and 2.52 mm from images acquired at highly irregular intervals. The results indicate that our model can accurately interpolate AAA shapes over time, with potential clinical value for a more personalised assessment of AAA progression.
• Abstract（参考訳）: 腹部大動脈瘤 (AAA) は腹部大動脈の進行性拡張であり,未治療の場合には致死性病変で破裂する。 画像に基づく患者モニタリングは、外科治療を受ける患者を選択するために必要である。 本研究では,暗黙的ニューラル表現(INR)に基づくモデルを提案し,AAAの進行をモデル化する。 我々はAAA壁を,空間と時間に作用する多層的知覚によって推定される符号付き距離関数(SDF)のゼロレベル集合として表現する。 縦型ctデータにおいて自動抽出されたセグメンテーションマスクを用いて,このinrを最適化する。 このネットワークは時空間座標で条件付けられ、任意の時点で任意の解像度でAAA表面を表す。 SDFの空間的および時間的勾配を正規化することにより、AAA形状を適切に補間する。 高い不規則な間隔で取得した画像から平均表面距離0.72mmから2.52mmのAAA補間を実現できることを示す。 以上の結果から,本モデルはaaaの進行を経時的に正確に補間できることが示唆された。

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