基于扩散模型的脑病灶建模与逆转
计算机视觉与模式识别
2025-07-09 v1
摘要
脑病灶是脑组织中的异常或损伤，常可通过磁共振成像 (MRI) 检测到，这揭示了受累区域的结构性变化。本文所述的脑病灶广义包括不可逆损伤的脑区，也包括因病灶生长或肿胀导致脑组织变形的区域。尽管区分受损与变形组织的重要性不言而喻，但现有病灶分割方法忽略了这一区别，将两者都标记为单一异常。本文引入基于扩散模型的框架，用于分析和逆转脑病灶过程。我们的管道首先分割脑中的异常区域，然后估计并逆转组织变形，通过恢复移位组织到原位来实现，从而孤立代表初始损伤的核心病灶区域。最后对核心病灶区域进行填充，以获得脑组织术语的估计。该框架逆转了一个在生物力学研究中用于建模脑病灶的前向模型。我们的结果表明，在脑组织分割、特征化和脑标签方面相较于传统方法实现了更高的精度，为脑病灶分析的临床和研究应用提供了稳健工具。由于公开数据集中不存在用于验证逆转过程的术语健康脑的前版本，我们模拟前向模型以综合多个脑病灶图像。
引用
@article{arxiv.2507.05670,
title = {Modeling and Reversing Brain Lesions Using Diffusion Models},
author = {Omar Zamzam and Haleh Akrami and Anand Joshi and Richard Leahy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.05670},
year = {2025}
}