A Diffusion Model for Simulation Ready Coronary Anatomy with Morpho-skeletal Control

要約

仮想介入により、冠状動脈内でのデバイス展開の物理ベースのシミュレーションが可能になります。
このフレームワークにより、同じデバイスを異なる動脈の解剖学的構造に配置することで、反事実的な推論が可能になります。
ただし、このような反事実的な動脈を作成する現在の方法は、制御性と現実性の間のトレードオフに直面しています。
この研究では、潜在拡散モデル (LDM) が、トポロジカルな妥当性、局所的な形態学的形状、全体的な骨格構造などの中レベルの解剖学的制約に基づいて、仮想介入研究用に冠状動脈の解剖学的構造をカスタム合成する方法を調査します。
また、拡散モデルのガイダンス戦略を形態骨格コンディショニングのコンテキストに拡張し、サンプリング全体を通じて負のガイダンス条件を適応的に更新する連続属性の新しいガイダンス方法を提案します。
当社のフレームワークにより、制御可能な方法で冠状動脈の解剖学的構造の生成と編集が可能になり、デバイス設計者は解剖学的変化とシミュレートされたデバイス展開に関する機構的な洞察を得ることができます。

要約(オリジナル)

Virtual interventions enable the physics-based simulation of device deployment within coronary arteries. This framework allows for counterfactual reasoning by deploying the same device in different arterial anatomies. However, current methods to create such counterfactual arteries face a trade-off between controllability and realism. In this study, we investigate how Latent Diffusion Models (LDMs) can custom synthesize coronary anatomy for virtual intervention studies based on mid-level anatomic constraints such as topological validity, local morphological shape, and global skeletal structure. We also extend diffusion model guidance strategies to the context of morpho-skeletal conditioning and propose a novel guidance method for continuous attributes that adaptively updates the negative guiding condition throughout sampling. Our framework enables the generation and editing of coronary anatomy in a controllable manner, allowing device designers to derive mechanistic insights regarding anatomic variation and simulated device deployment.

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