論文の概要: Volumetric Directional Diffusion: Anchoring Uncertainty Quantification in Anatomical Consensus for Ambiguous Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04024v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 12:58:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.311677
• Title: Volumetric Directional Diffusion: Anchoring Uncertainty Quantification in Anatomical Consensus for Ambiguous Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 容積方向拡散 : 曖昧な医用画像分割のための解剖学的結語における不確かさの定量化
• Authors: Chao Wu, Kangxian Xie, Mingchen Gao,
• Abstract要約: Volumetric Directional Diffusion (VDD) は、生成軌跡を決定論的コンセンサスに数学的に固定する。 VDDは、トポロジカル崩壊を危険にさらすことなく、専門家の不一致に固有の微細な幾何学的変動を正確に探索する。 最終的に、VDDは、臨床医に解剖学的に一貫性のある不確実性マップを提供し、下流タスクにおけるより安全な意思決定とリスク軽減を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.649916323072434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Equivocal 3D lesion segmentation exhibits high inter-observer variability. Conventional deterministic models ignore this aleatoric uncertainty, producing over-confident masks that obscure clinical risks. Conversely, while generative methods (e.g., standard diffusion) capture sample diversity, recovering complex topology from pure noise frequently leads to severe structural fractures and out-of-distribution anatomical hallucinations. To resolve this fidelity-diversity trade-off, we propose Volumetric Directional Diffusion (VDD). Unlike standard diffusion models that denoise isotropic Gaussian noise, VDD mathematically anchors the generative trajectory to a deterministic consensus prior. By restricting the generative search space to iteratively predict a 3D boundary residual field, VDD accurately explores the fine-grained geometric variations inherent in expert disagreements without risking topological collapse. Extensive validation on three multi-rater datasets (LIDC-IDRI, KiTS21, and ISBI 2015) demonstrates that VDD achieves state-of-the-art uncertainty quantification (significantly improving GED and CI) while remaining highly competitive in segmentation accuracy against deterministic upper bounds. Ultimately, VDD provides clinicians with anatomically coherent uncertainty maps, enabling safer decision-making and mitigating risks in downstream tasks (e.g., radiotherapy planning or surgical margin assessment).
• Abstract（参考訳）: Equivocal 3D lesion segmentationは、高いサーバ間変動を示す。 従来の決定論的モデルは、このアレタリックな不確実性を無視し、不明瞭な臨床リスクを伴う過信マスクを生成する。 逆に、生成的手法(例えば、標準拡散)はサンプルの多様性を捉えるが、純粋なノイズから複雑なトポロジーを回復することは、しばしば重篤な構造的骨折や、分布外の解剖学的幻覚を引き起こす。 本稿では,この不確実性と多様性のトレードオフを解決するために,VDD(Volumetric Directional Diffusion)を提案する。 等方的ガウスノイズを識別する標準拡散モデルとは異なり、VDDは数学的に生成軌道を決定論的コンセンサスに固定する。 生成的探索空間を3次元境界残留場を反復的に予測するように制限することにより、VDDは位相的崩壊を危険にさらすことなく、専門家の不一致に固有のきめ細かい幾何学的変動を正確に探索する。 LIDC-IDRI、KiTS21、ISBI 2015の3つのマルチレータデータセットに対する大規模な検証は、VDDが決定論的上限に対するセグメンテーション精度において高い競争力を維持しながら、最先端の不確実性定量化(特にGEDとCIの改善)を達成することを示した。 最終的に、VDDは、臨床医に解剖学的に一貫性のある不確実性マップを提供し、下流の作業(例えば、放射線治療計画または手術的マージン評価)におけるより安全な意思決定とリスク軽減を可能にする。

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