論文の概要: OsteoFlow: Lyapunov-Guided Flow Distillation for Predicting Bone Remodeling after Mandibular Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22421v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 18:00:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.125546
• Title: OsteoFlow: Lyapunov-Guided Flow Distillation for Predicting Bone Remodeling after Mandibular Reconstruction
• Title（参考訳）: 下顎再建術後の骨リモデリング予測のためのリアプノフガイド下血流蒸留法
• Authors: Hamidreza Aftabi, Faye Yu, Brooke Switzer, Zachary Fishman, Eitan Prisman, Antony Hodgson, Cari Whyne, Sidney Fels, Michael Hardisty,
• Abstract要約: 我々は,5日目スキャンから1年目のCTスキャンを予測するフローベースフレームワークであるOsteoFlowを紹介した。 Lyapunov-guided trajectory distillation: 1ステップの蒸留とは違って,本手法では,登録由来の静止速度場教師から輸送時間を超える連続的な軌跡を蒸留する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5030148674505133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting long-term bone remodeling after mandibular reconstruction would be of great clinical benefit, yet standard generative models struggle to maintain trajectory-level consistency and anatomical fidelity over long horizons. We introduce OsteoFlow, a flow-based framework predicting Year-1 post-operative CT scans from Day-5 scans. Our core contribution is Lyapunov-guided trajectory distillation: Unlike one-step distillation, our method distills a continuous trajectory over transport time from a registration-derived stationary velocity field teacher. Combined with a resection-aware image loss, this enforces geometric correspondence without sacrificing generative capacity. Evaluated on 344 paired regions of interest, OsteoFlow significantly outperforms state of-the-art baselines, reducing mean absolute error in the surgical resection zone by ~20%. This highlights the promise of trajectory distillation for long-term prediction. Code is available on GitHub: OsteoFlow.
• Abstract（参考訳）: 下顎再建後の長期骨再生予測は, 臨床効果が大きいが, 標準再生モデルは, 長い水平線上での軌道レベルの整合性と解剖学的忠実性を維持するのに苦慮している。 我々は,5日目スキャンから1年目のCTスキャンを予測するフローベースフレームワークであるOsteoFlowを紹介した。 Lyapunov-guided trajectory distillation: 1ステップの蒸留とは違い,本手法では,登録由来の静止速度場教師から輸送時間を超える連続的な軌跡を蒸留する。 切除認識画像の損失と組み合わせることで、生成能力を犠牲にすることなく幾何学的対応を強制する。 344対の関心領域で評価したところ,OsteoFlowは術中ベースラインの状態を著しく上回り,外科的切除領域の平均絶対誤差を約20%低減した。 このことは、長期予測のための軌跡蒸留の可能性を強調している。 コードはGitHubで入手できる。

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