PIVM：解剖学的に精密な腹部CTの合成のための、拡散ベースの事前統合型変分モデリング

arXiv cs.CV / 2026/3/25

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要点

本論文は、ラベル付きデータが限られておりプライバシー制約がある状況でも、解剖学的に精密な腹部CT画像を生成するための拡散ベースの枠組みPIVMを提案する。
ノイズから画像全体を生成するのではなく、PIVMは、セグメンテーションラベルから導出した臓器固有の強度事前（intensity priors）を条件として、ボクセルごとの強度変動を予測する。
事前情報とセグメンテーションラベルを拡散過程の指針として共同で用いることで、空間的な整合性と現実的な臓器境界が改善される。
PIVMは潜在空間ではなく画像空間で直接動作し、HU（ハウンズフィールドユニット）範囲の完全性を保持するとともに、潜在拡散手法でしばしば見られる平滑化を回避する。
著者らは、リンクされたGitHubリポジトリでソースコードを提供しており、再現およびさらなる開発を可能にしている。