論文の概要: End-to-End Autonomous Recursive Arborescence Deformable Flow and Non-Linear Hemodynamics for Patient-Specific Coronary Centerline Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.05900v1
- Date: Mon, 05 Oct 2026 07:20:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-10 03:20:52.946252
- Title: End-to-End Autonomous Recursive Arborescence Deformable Flow and Non-Linear Hemodynamics for Patient-Specific Coronary Centerline Extraction
- Title（参考訳）: 患者特異的冠動脈抽出のためのエンド・ツー・エンド自律再帰的アーボラッセンス変形性流れと非線形血行動態
- Abstract要約: 医療画像から患者固有の血管樹を抽出することは,血管造影および非侵襲的血行動態評価の基礎となる。
非線型血行力学から連続的な幾何アーボラッセンス生成を分離するエンドツーエンドのフレームワークを定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7126685522693226
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Extracting patient-specific vascular trees from volumetric medical images is fundamental to computational angiography and non-invasive hemodynamic assessment. Conventional voxel segmentation models often sever delicate bifurcations, while heuristic Euclidean Minimum Spanning Trees introduce non-anatomical shortcuts. Moreover, linear Poiseuille flow neglects quadratic kinetic dissipation across arterial narrowings, underestimating ischemia. We formulate an end-to-end framework decoupling continuous geometric arborescence generation from non-linear hemodynamics. First, an autonomous 3D Ostium Landmark Localization Head with dual-sinus query channels and spherical-gated refinement eliminates centerline seeding dependency, achieving cohort mean localization error of 7.63 mm (7.43 mm LCA, 7.83 mm RCA; 71.4% <= 8.0 mm) from raw contrast context. Second, a Spatially-Grounded Deformable Step Flow Architecture queries continuous 3D feature pyramids via trilinear sampling, sequentially generating trajectories with anchor boundary enforcement (X(0) = P_start). Third, a Top-Down Recursive Arborescence State Machine detects bifurcation peaks via Tree-NMS and parameterizes predecessor parent pointers (p_k < k), guaranteeing single connected acyclic tree topology (beta_0 = 1, beta_1 = 0) with differentiable step termination. Fourth, an iterative Picard non-linear Kirchhoff solver with Young-Tsai / Gould quadratic dissipation enforces machine-precision mass conservation (residual 5.82e-11 mL/s). Across 14 development patients under standardized in-silico stenosis stress testing (Q_0 = 4.0 mL/s), linear Poiseuille flow misclassifies 75% diameter lesions as non-ischemic (FFR > 0.80) in 14/14 cases, whereas our non-linear solver captures functional ischemia (FFR = 0.5864, lesion disparity 32.89 mmHg, p = 6.10e-5) with 3.66x collateral shunting. Test set firewall isolation was maintained.
- Abstract（参考訳）: 肺動脈造影と非侵襲的血行動態評価には, 患者固有の血管像を体積医学的画像から抽出することが重要である。
従来のボクセルセグメンテーションモデルはしばしば繊細な分岐を断ち切るが、ユークリッドの最小スパンニングツリーは非解剖学的ショートカットを導入している。
さらに, 線形ポアゼイユ流は動脈狭義の2次運動散逸を無視し, 虚血を過小評価する。
非線型血行力学から連続的な幾何アーボラッセンス生成を分離するエンドツーエンドのフレームワークを定式化する。
第一に、二重正弦性クエリチャネルと球形ゲートリファインメントを備えた自律型3Dオスティウムランドマークローカライゼーションヘッドは、生コントラストコンテキストから7.63 mm (7.43 mm LCA, 7.83 mm RCA; 71.4% <= 8.0 mm)のコホート平均ローカライゼーション誤差を達成することにより、中心的なシード依存性を排除している。
第二に、空間的に取り囲む変形可能なステップフローアーキテクチャは、トリリニアサンプリングを通じて連続した3次元特徴ピラミッドをクエリし、アンカー境界強制(X(0) = P_start)を伴うトラジェクトリを順次生成する。
第3に、Top-Down Recursive Arborescence State Machineは、Tree-NMSを介して分岐ピークを検出し、前の親ポインタ(p_k <k)をパラメータ化し、単一の連結非環状木位相(beta_0 = 1, beta_1 = 0)を異なるステップ終了で保証する。
第4に、Young-Tsai / Gouldの二次散逸を伴う反復的なピカール非線型キルヒホフ解法は、機械精度の大量保存(残留5.82e-11 mL/s)を強制する。
14/14例において, 標準的 in-silico stenosis stress test (Q_0 = 4.0 mL/s), 線形Poiseuille flow は 75% 径病変を非虚血性 (FFR > 0.80) と誤分類し, 非リニアソルバは機能的虚血 (FFR = 0.5864, 病変差 32.89 mmHg, p = 6.10e-5) を3.66倍の側方切開で捉えた。
テストセットファイアウォールの分離は維持された。
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