論文の概要: seg2med: a bridge from artificial anatomy to multimodal medical images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09182v2
• Date: Thu, 12 Jun 2025 23:39:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 13:34:01.536272
• Title: seg2med: a bridge from artificial anatomy to multimodal medical images
• Title（参考訳）: seg2med: 人工解剖学からマルチモーダル医療画像へのブリッジ
• Authors: Zeyu Yang, Zhilin Chen, Yipeng Sun, Anika Strittmatter, Anish Raj, Ahmad Allababidi, Johann S. Rink, Frank G. Zöllner,
• Abstract要約: seg2medは解剖学駆動型マルチモーダル医用画像合成のためのフレームワークである。 解剖学的マップは、実際の患者データ、XCATデジタルファントム、および複数の患者の臓器を組み合わせた合成解剖の3つの源から独立に派生している。 このフレームワークは、実データと比較して、CTで0.94、MRで0.89、CTで0.78のSSIMを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.92914320764123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present seg2med, a modular framework for anatomy-driven multimodal medical image synthesis. The system integrates three components to enable high-fidelity, cross-modality generation of CT and MR images based on structured anatomical priors. First, anatomical maps are independently derived from three sources: real patient data, XCAT digital phantoms, and synthetic anatomies created by combining organs from multiple patients. Second, we introduce PhysioSynth, a modality-specific simulator that converts anatomical masks into prior volumes using tissue-dependent parameters (e.g., HU, T1, T2, proton density) and modality-specific signal models. It supports simulation of CT and multiple MR sequences including GRE, SPACE, and VIBE. Third, the synthesized anatomical priors are used to train 2-channel conditional denoising diffusion models, which take the anatomical prior as structural condition alongside the noisy image, enabling generation of high-quality, structurally aligned images. The framework achieves SSIM of 0.94 for CT and 0.89 for MR compared to real data, and FSIM of 0.78 for simulated CT. The generative quality is further supported by a Frechet Inception Distance (FID) of 3.62 for CT synthesis. In modality conversion, seg2med achieves SSIM of 0.91 for MR to CT and 0.77 for CT to MR. Anatomical fidelity evaluation shows synthetic CT achieves mean Dice scores above 0.90 for 11 key abdominal organs, and above 0.80 for 34 of 59 total organs. These results underscore seg2med's utility in cross-modality synthesis, data augmentation, and anatomy-aware medical AI.
• Abstract（参考訳）: 解剖学駆動型マルチモーダル医用画像合成のためのモジュラーフレームワークであるseg2medを提案する。 このシステムは3つのコンポーネントを統合し、構造化された解剖学的先行に基づいて、CTとMR画像の高忠実で異質な生成を可能にする。 まず、解剖学的マップは、実際の患者データ、XCATデジタルファントム、および複数の患者の臓器を組み合わせた合成解剖の3つのソースから独立に派生している。 第2に、組織依存パラメータ(例えば、HU、T1、T2、陽子密度)と変調特異的信号モデルを用いて、解剖学的マスクを先行ボリュームに変換するモジュラリティ特異的シミュレータであるPhyloSynthを紹介する。 CTとGRE、SPACE、VIBEを含む複数のMRシーケンスのシミュレーションをサポートする。 第3に、合成された解剖前駆体を用いて、2チャンネル条件付き拡散モデルを訓練し、解剖前駆体をノイズ画像とともに構造条件として取り、高品質で構造的に整列した画像を生成する。 このフレームワークは、実データと比較して、CTで0.94、MRで0.89、CTで0.78のSSIMを実現する。 生成品質は、CT合成のための3.62のFrechet Inception Distance(FID)によってさらに支持される。 seg2med は MR から CT への SSIM 0.91 と CT から MR への SSIM 0.77 を達成している。 解剖学的忠実度評価の結果, 合成CT は 11 個の腹腔内臓器に対して 0.90 以上の Dice スコア, 59 個の総臓器中 34 以上の Dice スコアを達成している。 これらの結果は、クロスモダリティ合成、データ拡張、解剖学的に認識された医療AIにおけるseg2medの有用性を裏付けるものである。

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