基于能量的组织流形用于纵向多参数MRI分析

我们提出了一种基于患者特异性序列空间能量建模的纵向多参数MRI几何框架。与使用空间网络处理图像不同，每个体素由其多序列强度向量（$T1$、$T1c$、$T2$、FLAIR、ADC）表示，并通过去噪得分匹配训练紧凑的隐式神经表示，以从单次基线扫描中学习 $\mathbb{R}^d$ 上的能量函数 $E_{\theta}(\mathbf{u})$。所学的能量景观提供了无需分割标签的组织区域的微分几何描述。局部极小值定义组织盆地，梯度幅度反映区域边界的接近程度，拉普拉斯曲率刻画局部约束结构。重要的是，该基线能量流形被视为固定的几何参考：它编码了诊断时观察到的对比度组合，不会在随访时重新训练。因此，纵向评估被表述为相对于该基线几何的后续扫描评估。与其比较解剖分割，我们分析MRI序列向量分布在基线能量函数下的演变。在一个后期复发的儿科病例中，随访扫描在序列空间中显示出能量和方向位移的渐进偏离，朝向基线肿瘤相关区域，在明显的放射学再出现之前。在疾病稳定的病例中，体素分布保持在已建立的低能量盆地内，无系统性漂移。所呈现的病例作为概念验证，表明患者特异性能量流形可在无显式分割或监督分类的情况下作为纵向mpMRI分析的几何参考系统，为进一步研究基于流形的组织风险追踪在神经肿瘤学中的应用奠定了基础。