Surf2CT: Cascaded 3D Flow Matching Models for Torso 3D CT Synthesis from Skin Surface

要約

外部表面スキャンと単純な人口統計データ（年齢、性別、身長、体重）からのヒト胴体の完全な3Dコンピューター断層撮影（CT）ボリュームを合成する新しいカスケードフローマッチングフレームワークであるSurf2CTを提示します。
これは、内部イメージングなしで、外部の身体の形状と人口統計のみに基づいて、現実的なボリューム内部解剖学画像を生成できる最初のアプローチです。
Surf2CTは、3つの連続段階を進みます。（1）表面完成、条件付き3Dフローマッチングを使用して、部分的な胴体スキャンから完全な署名距離関数（SDF）を再構築します。
（2）粗いCT合成。完成したSDFおよび人口統計情報から低解像度のCTボリュームを生成します。
（3）CT超解像度。パッチごとの条件付きフローモデルを介して、粗いボリュームを高解像度CTに精製します。
各段階では、フローマッチングを介してトレーニングされた3Dに適応したEDM2バックボーンを使用します。
マサチューセッツ総合病院（MGH）とオートペットチャレンジから調達した3,198の胴体CTスキャン（約113万軸スライス）の合計データセットでモデルを訓練しました。
700のペアの胴体表面-CT症例の評価により、強い解剖学的忠実度が示されました。臓器量は小さな平均パーセント差（-11.1％から4.4％の範囲）を示し、筋肉/脂肪体組成メトリックは地上真理と強い相関（0.67から0.96の範囲）と一致しました。
肺の局在は最小限のバイアス（平均差-2.5 mm）を持ち、表面完成によりメトリックが大幅に改善されました（面取り距離：521.8 mmから2.7 mm、交差点統合：0.87から0.98）。
SURF2CTは、外部データのみ、在宅医療、予防医学の開放機会、および従来のイメージング技術に関連するリスクなしにパーソナライズされた臨床評価の機会を使用して、非侵襲的内部解剖学的イメージングの新しいパラダイムを確立します。

要約(オリジナル)

We present Surf2CT, a novel cascaded flow matching framework that synthesizes full 3D computed tomography (CT) volumes of the human torso from external surface scans and simple demographic data (age, sex, height, weight). This is the first approach capable of generating realistic volumetric internal anatomy images solely based on external body shape and demographics, without any internal imaging. Surf2CT proceeds through three sequential stages: (1) Surface Completion, reconstructing a complete signed distance function (SDF) from partial torso scans using conditional 3D flow matching; (2) Coarse CT Synthesis, generating a low-resolution CT volume from the completed SDF and demographic information; and (3) CT Super-Resolution, refining the coarse volume into a high-resolution CT via a patch-wise conditional flow model. Each stage utilizes a 3D-adapted EDM2 backbone trained via flow matching. We trained our model on a combined dataset of 3,198 torso CT scans (approximately 1.13 million axial slices) sourced from Massachusetts General Hospital (MGH) and the AutoPET challenge. Evaluation on 700 paired torso surface-CT cases demonstrated strong anatomical fidelity: organ volumes exhibited small mean percentage differences (range from -11.1% to 4.4%), and muscle/fat body composition metrics matched ground truth with strong correlation (range from 0.67 to 0.96). Lung localization had minimal bias (mean difference -2.5 mm), and surface completion significantly improved metrics (Chamfer distance: from 521.8 mm to 2.7 mm; Intersection-over-Union: from 0.87 to 0.98). Surf2CT establishes a new paradigm for non-invasive internal anatomical imaging using only external data, opening opportunities for home-based healthcare, preventive medicine, and personalized clinical assessments without the risks associated with conventional imaging techniques.

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