論文の概要: CardioComposer: Flexible and Compositional Anatomical Structure Generation with Disentangled Geometric Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08015v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 23:08:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.20344
• Title: CardioComposer: Flexible and Compositional Anatomical Structure Generation with Disentangled Geometric Guidance
• Title（参考訳）: CardioComposer: 伸縮型幾何学誘導を用いた柔軟・構成型解剖構造生成
• Authors: Karim Kadry, Shoaib Goraya, Ajay Manicka, Abdalla Abdelwahed, Farhad Nezami, Elazer Edelman,
• Abstract要約: 本研究では,3次元空間に埋め込まれた解釈可能な楕円体プリミティブを用いて,ヒト解剖学の非条件拡散モデルを導出する枠組みを提案する。 本手法は, 逆拡散過程の導出に幾何モーメントロスを適用した多部分割マップ内の特定の組織の選択を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6312872285702812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models of 3D anatomy, when integrated with biophysical simulators, enable the study of structure-function relationships for clinical research and medical device design. However, current models face a trade-off between controllability and anatomical realism. We propose a programmable and compositional framework for guiding unconditional diffusion models of human anatomy using interpretable ellipsoidal primitives embedded in 3D space. Our method involves the selection of certain tissues within multi-tissue segmentation maps, upon which we apply geometric moment losses to guide the reverse diffusion process. This framework supports the independent control over size, shape, and position, as well as the composition of multi-component constraints during inference.
• Abstract（参考訳）: 生体物理シミュレータと統合された3次元解剖学の生成モデルは、臨床研究と医療機器設計のための構造-機能関係の研究を可能にする。 しかし、現在のモデルは制御可能性と解剖学的リアリズムのトレードオフに直面している。 本研究では,3次元空間に埋め込まれた解釈可能な楕円体プリミティブを用いて,ヒト解剖学の非条件拡散モデルを導出するためのプログラム可能で構成可能なフレームワークを提案する。 本手法は, 逆拡散過程の導出に幾何モーメントロスを適用した多部分割マップ内の特定の組織の選択を含む。 このフレームワークは、サイズ、形状、位置に対する独立した制御をサポートし、推論中に複数のコンポーネントの制約を構成する。

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