論文の概要: Modeling and Reversing Brain Lesions Using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05670v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 04:53:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.565613
• Title: Modeling and Reversing Brain Lesions Using Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた脳病変のモデル化と逆転
• Authors: Omar Zamzam, Haleh Akrami, Anand Joshi, Richard Leahy,
• Abstract要約: 脳病変は、MRI(MRI)を用いてしばしば検出される脳組織の異常または損傷である 拡散モデルに基づく脳病変過程の解析と逆転のためのフレームワークを提案する。 従来の方法と比較して, 病変のセグメンテーション, キャラクタリゼーション, 脳のラベル付けの精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6377726761463862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brain lesions are abnormalities or injuries in brain tissue that are often detectable using magnetic resonance imaging (MRI), which reveals structural changes in the affected areas. This broad definition of brain lesions includes areas of the brain that are irreversibly damaged, as well as areas of brain tissue that are deformed as a result of lesion growth or swelling. Despite the importance of differentiating between damaged and deformed tissue, existing lesion segmentation methods overlook this distinction, labeling both of them as a single anomaly. In this work, we introduce a diffusion model-based framework for analyzing and reversing the brain lesion process. Our pipeline first segments abnormal regions in the brain, then estimates and reverses tissue deformations by restoring displaced tissue to its original position, isolating the core lesion area representing the initial damage. Finally, we inpaint the core lesion area to arrive at an estimation of the pre-lesion healthy brain. This proposed framework reverses a forward lesion growth process model that is well-established in biomechanical studies that model brain lesions. Our results demonstrate improved accuracy in lesion segmentation, characterization, and brain labeling compared to traditional methods, offering a robust tool for clinical and research applications in brain lesion analysis. Since pre-lesion healthy versions of abnormal brains are not available in any public dataset for validation of the reverse process, we simulate a forward model to synthesize multiple lesioned brain images.
• Abstract（参考訳）: 脳病変は脳組織の異常や損傷であり、磁気共鳴画像(MRI)を用いてしばしば検出される。 この広い脳病変の定義には、不可逆的な損傷を受けた脳の領域と、病変の成長や腫れによって変形した脳組織の領域が含まれる。 損傷した組織と変形した組織を区別することが重要であるにもかかわらず、既存の病変分割法はこの区別を軽視し、両者を単一の異常としてラベル付けしている。 本研究では,脳病変の過程を解析・逆転する拡散モデルに基づくフレームワークを提案する。 我々のパイプラインはまず脳の異常領域を抽出し、その後、変位した組織を元の位置に戻して組織変形を推定し、逆転させ、初期損傷を表すコア病変領域を分離する。 最後に,前死期健常脳の評価にコア病変領域を塗布した。 この枠組みは、脳病変をモデル化する生体力学的研究において確立された前方病変成長過程モデルを逆転させる。 本研究は,脳病変解析における臨床および研究の堅牢なツールとして,従来の方法と比較して,病変のセグメンテーション,キャラクタリゼーション,ブレインラベリングの精度の向上を実証した。 逆過程の検証のためのパブリックデータセットでは, 異常脳の健康バージョンが利用できないため, 複数の病変脳画像の合成にフォワードモデルをシミュレートする。

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