論文の概要: A Diffusion Model for Simulation Ready Coronary Anatomy with Morpho-skeletal Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15631v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 14:51:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 11:59:35.499770
• Title: A Diffusion Model for Simulation Ready Coronary Anatomy with Morpho-skeletal Control
• Title（参考訳）: モルフォ骨格制御による冠状動脈解剖シミュレーションのための拡散モデル
• Authors: Karim Kadry, Shreya Gupta, Jonas Sogbadji, Michiel Schaap, Kersten Petersen, Takuya Mizukami, Carlos Collet, Farhad R. Nezami, Elazer R. Edelman,
• Abstract要約: 仮想的介入研究のために,潜在拡散モデルを用いて冠状動脈解剖学をカスタムに合成する方法を検討する。 われわれのフレームワークは、冠動脈解剖学を制御可能な方法で生成・編集することを可能にし、デバイス設計者が機械的洞察を導き出すことを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.053652600598537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Virtual interventions enable the physics-based simulation of device deployment within coronary arteries. This framework allows for counterfactual reasoning by deploying the same device in different arterial anatomies. However, current methods to create such counterfactual arteries face a trade-off between controllability and realism. In this study, we investigate how Latent Diffusion Models (LDMs) can custom synthesize coronary anatomy for virtual intervention studies based on mid-level anatomic constraints such as topological validity, local morphological shape, and global skeletal structure. We also extend diffusion model guidance strategies to the context of morpho-skeletal conditioning and propose a novel guidance method for continuous attributes that adaptively updates the negative guiding condition throughout sampling. Our framework enables the generation and editing of coronary anatomy in a controllable manner, allowing device designers to derive mechanistic insights regarding anatomic variation and simulated device deployment.
• Abstract（参考訳）: 仮想的介入は、物理学に基づく冠動脈内のデバイス配置のシミュレーションを可能にする。 このフレームワークは、異なる動脈解剖に同じデバイスを配置することで、反ファクトな推論を可能にする。 しかし、このような反事実的動脈を作るための現在の手法は、コントロール可能性とリアリズムのトレードオフに直面している。 本研究では, 局所形態, 大域的な骨格構造といった中程度の解剖学的制約に基づいて, 冠動脈解剖学をカスタムに合成する方法について検討した。 また,拡散モデル誘導戦略を形態・骨格条件の文脈にまで拡張し,サンプリング全体を通じて負の誘導条件を適応的に更新する連続属性のための新しいガイダンス手法を提案する。 本フレームワークは, 冠動脈の解剖学を制御可能な方法で生成・編集し, 装置設計者が解剖学的変化やシミュレーション装置の展開に関する機械的知見を導き出すことを可能にする。

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