VasTSD：用于血管树状空间扩散模型的 3D 血管树状状态学习，用于血管造影合成
计算机视觉与模式识别
2025-03-18 v1 图像与视频处理
摘要
血管造影成像是一种医学成像技术，通过使用造影剂来增强身体内血管的可见性。血管造影图像可以有效地帮助诊断血管疾病。然而，造影剂可能带来额外的辐射暴露，对体弱患者造成不利影响。为缓解这些担忧，本文旨在通过利用和增强血管结构固有的物理属性，从非血管造影输入自动生成血管造影。依赖 2D 切片方法的先前方法在维持 3D 血管结构连续性方面存在挑战，并在不同成像模态之间表现有限。我们提出了 VasTSD，一种 3D 血管树状状态空间扩散模型，用于从 3D 非血管造影体积生成血管造影，采用新颖的状态空间序列化方法动态构建血管树状拓扑结构，将其与扩散生成模型集成，以确保在 3D 体积中生成解剖连续的血管结构。采用预训练的视觉嵌入器构建血管状态空间表示，实现跨多种成像模态对血管结构的一致建模。在 various angiographic 数据集上的广泛实验表明，VasTSD 在多个成像模态和解剖区域的血管造影合成中优于先前方法，实现了血管在合成血管造影中的连续性显著提升。
引用
@article{arxiv.2503.12758,
title = {VasTSD: Learning 3D Vascular Tree-state Space Diffusion Model for Angiography Synthesis},
author = {Zhifeng Wang and Renjiao Yi and Xin Wen and Chenyang Zhu and Kai Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.12758},
year = {2025}
}