論文の概要: Template-Based Cortical Surface Reconstruction with Minimal Energy Deformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14827v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 10:41:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.16765
• Title: Template-Based Cortical Surface Reconstruction with Minimal Energy Deformation
• Title（参考訳）: テンプレートによる最小エネルギー変形による皮質表面再構成
• Authors: Patrick Madlindl, Fabian Bongratz, Christian Wachinger,
• Abstract要約: 磁気共鳴画像(MRI)による皮質表面再構成(CSR)は神経画像解析の基礎となる。 学習ベースのCSRの最近の進歩は、処理を劇的に加速し、解剖学的テンプレートの変形を数秒で再現することができる。 しかし、学習した変形が変形エネルギーの点で最適であること、トレーニングの実行中に一貫性があることは、依然として特に課題である。 本研究では, 最小エネルギー変形(MED)損失を設計し, 変形軌道のレギュレータとして機能し, CSRにおいて広く使用されているチャンファー距離を補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.321283533425182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cortical surface reconstruction (CSR) from magnetic resonance imaging (MRI) is fundamental to neuroimage analysis, enabling morphological studies of the cerebral cortex and functional brain mapping. Recent advances in learning-based CSR have dramatically accelerated processing, allowing for reconstructions through the deformation of anatomical templates within seconds. However, ensuring the learned deformations are optimal in terms of deformation energy and consistent across training runs remains a particular challenge. In this work, we design a Minimal Energy Deformation (MED) loss, acting as a regularizer on the deformation trajectories and complementing the widely used Chamfer distance in CSR. We incorporate it into the recent V2C-Flow model and demonstrate considerable improvements in previously neglected training consistency and reproducibility without harming reconstruction accuracy and topological correctness.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)からの皮質表面再構成(CSR)は神経画像解析の基礎であり、大脳皮質の形態学的研究と機能的脳マッピングを可能にしている。 学習ベースのCSRの最近の進歩は、処理を劇的に加速し、解剖学的テンプレートの変形を数秒で再現することができる。 しかし、学習した変形が変形エネルギーの点で最適であること、トレーニングの実行中に一貫性があることは、依然として特に課題である。 本研究では, 最小エネルギー変形(MED)損失を設計し, 変形軌道のレギュレータとして機能し, CSRにおいて広く使用されているチャンファー距離を補完する。 近年のV2C-Flowモデルに組み込んで,再現精度と位相的正しさを損なうことなく,従来無視されていたトレーニング一貫性と再現性を大幅に向上したことを示す。

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