論文の概要: Implicit Neural Representations of Intramyocardial Motion and Strain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09004v2
• Date: Sat, 13 Sep 2025 19:01:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 13:19:47.97383
• Title: Implicit Neural Representations of Intramyocardial Motion and Strain
• Title（参考訳）: 心筋内運動とひずみの暗黙的神経表現
• Authors: Andrew Bell, Yan Kit Choi, Steffen E Peterson, Andrew King, Muhummad Sohaib Nazir, Alistair A Young,
• Abstract要約: Inference-time optimizationを必要とせず, 連続左室変位(LV)を予測するために, 暗黙的神経表現(INR)を用いた手法を提案する。 452英国のバイオバンク試験で評価したところ、この手法は最高の追跡精度 (2.14 mm RMSE) と、地球外周率 (2.86%) と放射率 (6.42%) で最小の組み合わせ誤差を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.310720903629104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic quantification of intramyocardial motion and strain from tagging MRI remains an important but challenging task. We propose a method using implicit neural representations (INRs), conditioned on learned latent codes, to predict continuous left ventricular (LV) displacement -- without requiring inference-time optimisation. Evaluated on 452 UK Biobank test cases, our method achieved the best tracking accuracy (2.14 mm RMSE) and the lowest combined error in global circumferential (2.86%) and radial (6.42%) strain compared to three deep learning baselines. In addition, our method is $\sim$380$\times$ faster than the most accurate baseline. These results highlight the suitability of INR-based models for accurate and scalable analysis of myocardial strain in large CMR datasets.
• Abstract（参考訳）: タギングMRIによる心筋内運動とひずみの自動定量化は重要な課題だが難しい課題である。 本稿では,暗黙的神経表現(INR)を用いた連続左室変位(LV)予測法を提案する。 452英国のバイオバンク試験で評価したところ、この手法は3つのディープラーニングベースラインと比較して、最高の追跡精度 (2.14 mm RMSE) と、地球周率 (2.86%) と放射率 (6.42%) の最小の組み合わせ誤差を達成した。 さらに、我々の方法は最も正確なベースラインよりも高速な$\sim$380$\times$である。 これらの結果は、大規模なCMRデータセットにおける心筋ひずみの正確かつスケーラブルな解析のためのINRモデルの有効性を強調した。

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