論文の概要: 3D Shape-to-Image Brownian Bridge Diffusion for Brain MRI Synthesis from Cortical Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12742v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 10:59:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:06:59.353479
• Title: 3D Shape-to-Image Brownian Bridge Diffusion for Brain MRI Synthesis from Cortical Surfaces
• Title（参考訳）: 皮質表面からの脳MRI合成のための3次元形状と画像のブラウン橋拡散
• Authors: Fabian Bongratz, Yitong Li, Sama Elbaroudy, Christian Wachinger,
• Abstract要約: Cor2Voxは、連続した皮質形状を合成脳MRIに翻訳する最初の拡散モデルに基づく方法である。 本研究では, 従来のボクセル法と比較して, 復元された構造物の幾何的精度が大幅に向上したことを示す。 また, 亜ボクセルレベルの皮質萎縮をシミュレートするためのアプローチの有用性も強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.604681353022665
• License:
• Abstract: Despite recent advances in medical image generation, existing methods struggle to produce anatomically plausible 3D structures. In synthetic brain magnetic resonance images (MRIs), characteristic fissures are often missing, and reconstructed cortical surfaces appear scattered rather than densely convoluted. To address this issue, we introduce Cor2Vox, the first diffusion model-based method that translates continuous cortical shape priors to synthetic brain MRIs. To achieve this, we leverage a Brownian bridge process which allows for direct structured mapping between shape contours and medical images. Specifically, we adapt the concept of the Brownian bridge diffusion model to 3D and extend it to embrace various complementary shape representations. Our experiments demonstrate significant improvements in the geometric accuracy of reconstructed structures compared to previous voxel-based approaches. Moreover, Cor2Vox excels in image quality and diversity, yielding high variation in non-target structures like the skull. Finally, we highlight the capability of our approach to simulate cortical atrophy at the sub-voxel level. Our code is available at https://github.com/ai-med/Cor2Vox.
• Abstract（参考訳）: 近年の医用画像生成の進歩にもかかわらず、既存の手法は解剖学的に妥当な3D構造を作り出すのに苦労している。 合成脳磁気共鳴画像(MRI)では、特徴的な裂け目がしばしば欠落し、再建された皮質表面は密度が高くなるよりも散らばっているように見える。 この問題に対処するため、我々はCor2Voxを紹介した。Cor2Voxは、連続した皮質形状を合成脳MRIに翻訳する最初の拡散モデルに基づく手法である。 これを実現するために、形状輪郭と医用画像の直接構造マッピングを可能にするブラウン橋のプロセスを利用する。 具体的には、ブラウン橋拡散モデルの概念を3次元に適応させ、様々な相補的な形状表現を受け入れるように拡張する。 本実験は, 従来のボクセル法と比較して, 復元された構造物の幾何的精度が著しく向上したことを示す。 さらに、Cor2Voxは画像の品質と多様性に優れており、頭蓋骨のような非ターゲット構造に高いばらつきをもたらす。 最後に, サブボクセルレベルでの皮質萎縮をシミュレートするためのアプローチの有用性を強調した。 私たちのコードはhttps://github.com/ai-med/Cor2Vox.comで公開されています。

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