論文の概要: Steerable Anatomical Shape Synthesis with Implicit Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03313v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 09:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:48:11.422752
• Title: Steerable Anatomical Shape Synthesis with Implicit Neural Representations
• Title（参考訳）: 命令型ニューラル表現を用いたステアブル解剖学的形状合成
• Authors: Bram de Wilde, Max T. Rietberg, Guillaume Lajoinie, Jelmer M. Wolterink,
• Abstract要約: 本稿では,暗黙的ニューラル表現に基づく評価可能な生成モデルを提案する。 提案手法は, 標的とした解剖学的修正を可能とし, 高品質な形状生成を実現することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8399318639816038
• License:
• Abstract: Generative modeling of anatomical structures plays a crucial role in virtual imaging trials, which allow researchers to perform studies without the costs and constraints inherent to in vivo and phantom studies. For clinical relevance, generative models should allow targeted control to simulate specific patient populations rather than relying on purely random sampling. In this work, we propose a steerable generative model based on implicit neural representations. Implicit neural representations naturally support topology changes, making them well-suited for anatomical structures with varying topology, such as the thyroid. Our model learns a disentangled latent representation, enabling fine-grained control over shape variations. Evaluation includes reconstruction accuracy and anatomical plausibility. Our results demonstrate that the proposed model achieves high-quality shape generation while enabling targeted anatomical modifications.
• Abstract（参考訳）: 解剖学的構造の生成的モデリングは、仮想イメージング試験において重要な役割を担い、研究者は生体内および幻視研究に固有のコストと制約なしで研究を行うことができる。 臨床関連性について、生成モデルは、純粋にランダムなサンプリングに頼るのではなく、特定の患者集団をシミュレートするターゲット制御を可能にするべきである。 本研究では,暗黙的ニューラル表現に基づくステアブル生成モデルを提案する。 暗黙の神経表現は、トポロジーの変化を自然にサポートし、甲状腺のような様々なトポロジーを持つ解剖学的構造に適している。 モデルでは,ゆがみのある潜在表現を学習し,形状変化のきめ細かい制御を可能にする。 評価には、再建精度と解剖学的妥当性が含まれる。 提案手法は, 標的とした解剖学的修正を可能とし, 高品質な形状生成を実現することを実証した。

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