論文の概要: Learning to Beat: Phenotype-Guided Latent Flow with Regional Motion Priors for Biventricular Motion Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.19738v2
• Date: Sat, 22 Aug 2026 08:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-25 13:29:42.970841
• Title: Learning to Beat: Phenotype-Guided Latent Flow with Regional Motion Priors for Biventricular Motion Synthesis
• Title（参考訳）: 両心室運動合成のための局所運動優先現象を用いたフェノタイプガイド下潜流の学習
• Authors: Xuan Yang, Xiaohan Yuan, Hao Li, Lingyu Chen, Yanan Liu, Qingya Li, Lei Li,
• Abstract要約: 単一端拡張(ED)メッシュを用いた全周期二心室運動合成 再構成運動から得られた機能的分割は、心室表面をコヒーレントなダイナミックスを持つ領域に整理する。 ACDC、M&Ms、M&Ms-2の実験は、幾何精度と機能的忠実度が一貫した改善を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.123055769120246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Full-cycle biventricular geometry is essential for characterizing cardiac function. However, dense and temporally consistent 3D+t biventricular meshes are not routinely available, whereas end-diastolic (ED) anatomy can often be obtained reliably. We therefore investigate full-cycle biventricular motion synthesis from a single ED mesh. This task is challenging because cardiac deformation is spatially heterogeneous and phenotype dependent, while conventional global generative models often obscure localized motion patterns. In this study, we propose a region-specific and phenotype-adaptive framework that integrates motion-informed functional parcellation with conditional latent flow. A functional partition learned from reconstructed motion organizes the ventricular surface into regions with coherent dynamics and enables topology-aware regional feature exchange. A phenotype-conditioned rectified-flow model subsequently maps the ED anatomy to full-cycle motion latents through fine-grained conditioning and prototype-routed motion adapters. An optional control branch further incorporates available motion descriptors for controllable synthesis. Experiments on ACDC, M\&Ms, and M\&Ms-2 demonstrate consistent improvements in geometric accuracy and functional fidelity. Under ED-only synthesis, our method achieves biventricular ASSD, HD95, and vRMSE of \(1.49\pm0.34\)~mm, \(3.77\pm1.06\)~mm, and \(3.31\pm1.03\)~mm, respectively, outperforming all competing methods. Complementary functional and robustness evaluations further demonstrate that the synthesized sequences preserve physiologically plausible ventricular dynamics and generalize across cohorts and disease phenotypes. The code will be released publicly upon acceptance of the manuscript for publication.
• Abstract（参考訳）: 心機能の特徴付けには全循環心室図法が不可欠である。 しかし、密度が高く時間的に一貫した3D+t二心室メッシュは日常的に利用できないが、エンドシストリック(ED)解剖学は確実に得ることがしばしばある。 そこで本研究では,1つのEDメッシュからの全循環性二心室運動合成について検討する。 この課題は、心臓の変形が空間的に不均一で表現型に依存しているのに対して、従来のグローバルな生成モデルは、しばしば局所的な動きパターンを曖昧にしているためである。 本研究では,動作インフォームド機能解析と条件付き潜伏流を統合した領域固有かつ表現型適応型フレームワークを提案する。 再構成運動から得られた機能的分割は、心室表面をコヒーレントなダイナミックスを持つ領域に整理し、トポロジを意識した局所的特徴交換を可能にする。 その後、表現型条件付き整流モデルでは、ED解剖学を細粒度条件付けとプロトタイプ粗いモーションアダプターを通してフルサイクルの運動潜伏剤にマッピングする。 オプションのコントロールブランチは、制御可能な合成のために利用可能なモーションディスクリプタをさらに組み込む。 ACDC、M\&Ms、M\&Ms-2の実験では、幾何精度と機能的忠実度が一貫した改善を示した。 EDのみの合成では, 1.49\pm0.34\)~mm, \(3.77\pm1.06\)~mm, \(3.31\pm1.03\)~mmの両心室性ASSD, HD95, vRMSEをそれぞれ達成し,競合するすべての方法より優れていた。 相補的機能評価とロバスト性評価は、合成された配列が生理学的にプラウチブルな心室動態を保持し、コホートや疾患の表現型にまたがって一般化することをさらに示している。 コードは、出版のための原稿が受理されてから公開されます。

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