論文の概要: Unbalanced optimal transport for robust longitudinal lesion evolution with registration-aware and appearance-guided priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09933v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 16:06:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.671628
• Title: Unbalanced optimal transport for robust longitudinal lesion evolution with registration-aware and appearance-guided priors
• Title（参考訳）: レジスト・アウェアと外見誘導前駆者による頑健な縦断病変の進展に対する不均衡輸送
• Authors: Melika Qahqaie, Dominik Neumann, Tobias Heimann, Andreas Maier, Veronika A. Zimmer,
• Abstract要約: 不平等な病変を許容し,患者の腫瘍レベルの変化に先行して適応する登録対応整形器を提案する。 縦断的CTでは, エッジ検出精度とリコールが一貫して向上し, 病変状態のリコールが改善し, F1スコアが良好であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8731398411394875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating lesion evolution in longitudinal CT scans of can cer patients is essential for assessing treatment response, yet establishing reliable lesion correspondence across time remains challenging. Standard bipartite matchers, which rely on geometric proximity, struggle when lesions appear, disappear, merge, or split. We propose a registration-aware matcher based on unbalanced optimal transport (UOT) that accommodates unequal lesion mass and adapts priors to patient-level tumor-load changes. Our transport cost blends (i) size-normalized geometry, (ii) local registration trust from the deformation-field Jacobian, and (iii) optional patch-level appearance consistency. The resulting transport plan is sparsified by relative pruning, yielding one-to-one matches as well as new, disappearing, merging, and splitting lesions without retraining or heuristic rules. On longitudinal CT data, our approach achieves consistently higher edge-detection precision and recall, improved lesion-state recall, and superior lesion-graph component F1 scores versus distance-only baselines.
• Abstract（参考訳）: 経時的CT検査で病変の進展を評価することは治療効果を評価する上で重要であるが,経時的に信頼できる病変対応の確立は依然として困難である。 標準的なバイパルタイト・マッチは、幾何学的近接、病変の出現、消失、融合、分裂に苦慮する。 不平等な病変量を許容し,患者レベルの腫瘍負荷変化に適応する,不均衡な最適輸送(UOT)に基づく登録対応型マーカを提案する。 私たちの輸送コストはブレンドします (i)サイズ正規化幾何学 (ii)変形場ヤコビアンからの局所的登録信頼及び (iii)オプションのパッチレベルの外観整合性。 結果として生じる輸送計画は、相対的な刈り取りによって疎開され、1対1の一致と、新しく、消え、融合し、再訓練やヒューリスティックな規則なしに病変を分割する。 縦断的CTデータでは,エッジ検出精度とリコールが一貫して向上し,病変状態のリコールが向上し,F1スコアが距離のみのベースラインに対して優れていた。

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