論文の概要: Generative neural physics enables quantitative volumetric ultrasound of tissue mechanics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12226v2
• Date: Sun, 09 Nov 2025 17:56:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.396384
• Title: Generative neural physics enables quantitative volumetric ultrasound of tissue mechanics
• Title（参考訳）: 生成型神経物理学は、組織力学の量的超音波を可能にする
• Authors: Zhijun Zeng, Youjia Zheng, Chang Su, Qianhang Wu, Hao Hu, Zeyuan Dong, Shan Gao, Yang Lv, Rui Tang, Ligang Cui, Zhiyong Hou, Weijun Lin, Zuoqiang Shi, Yubing Li, He Sun,
• Abstract要約: 組織力学の高速かつ高忠実な3次元定量的イメージングを実現するための生成型神経物理フレームワークを提案する。 フルウェーブ伝搬のためのコンパクトなニューラルサロゲートは、物理的精度を保ちながら効率的な逆転を実現し、限られたモダリティデータに基づいて訓練される。 得られた画像は、骨、筋肉、脂肪、腺組織の生体力学的特徴を明らかにし、3T MRIに匹敵する構造的解像度を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.276342580965217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tissue mechanics--stiffness, density and impedance contrast--are broadly informative biomarkers across diseases, yet routine CT, MRI, and B-mode ultrasound rarely quantify them directly. While ultrasound tomography (UT) is intrinsically suited to in-vivo biomechanical assessment by capturing transmitted and reflected wavefields, efficient and accurate full-wave scattering models remain a bottleneck. Here, we introduce a generative neural physics framework that fuses generative models with physics-informed partial differential equation (PDE) solvers to produce rapid, high-fidelity 3D quantitative imaging of tissue mechanics. A compact neural surrogate for full-wave propagation is trained on limited cross-modality data, preserving physical accuracy while enabling efficient inversion. This enables, for the first time, accurate and efficient quantitative volumetric imaging of in vivo human breast and musculoskeletal tissues in under ten minutes, providing spatial maps of tissue mechanical properties not available from conventional reflection-mode or standard UT reconstructions. The resulting images reveal biomechanical features in bone, muscle, fat, and glandular tissues, maintaining structural resolution comparable to 3T MRI while providing substantially greater sensitivity to disease-related tissue mechanics.
• Abstract（参考訳）: 組織力学 - 剛性、密度、インピーダンスのコントラスト - は、疾患全体にわたって広く有用なバイオマーカーであるが、定期的なCT、MRI、Bモード超音波は、それらを直接的に定量化することはめったにない。 超音波トモグラフィー(UT)は、透過波と反射波の計測による生体内生体力学的評価に本質的に適しているが、効率的で正確なフルウェーブ散乱モデルがボトルネックのままである。 本稿では、生成モデルと物理インフォームド偏微分方程式(PDE)を融合させて、組織力学の高速で高精度な3D定量的イメージングを実現する生成神経物理フレームワークを提案する。 フルウェーブ伝搬のためのコンパクトなニューラルサロゲートは、物理的精度を保ちながら効率的な逆転を実現し、限られたモダリティデータに基づいて訓練される。 従来のリフレクションモードや標準UT再構成では利用できない組織力学特性の空間地図を提供するため、生体内乳癌および筋骨格組織の10分以内で、初めて正確で効率的な定量ボリュームイメージングを可能にする。 得られた画像は、骨、筋肉、脂肪、腺組織の生体力学的特徴を明らかにし、3T MRIに匹敵する構造的解像度を維持しながら、疾患関連組織力学に対する感受性を著しく高めている。

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