MRIとPETの生理をつなぐ：直交表現によって相補性を解きほぐす
arXiv cs.CV / 2026/4/9
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要点
- 本論文は、マルチモーダルなMRI–PET融合において、共有情報とモダリティ固有情報を明示的に区別すべきだと主張する。これは各モダリティの還元不可能な臨床的寄与を明確にし、さらに撮像（獲得）設計の指針となり得るからである。
- 融合を、モダリティ間の単純な潜在空間の翻訳として扱うのではなく、表現の幾何学（representation geometry）を通じて直交する部分空間分離として捉えるサブスペース分解の枠組みを提案する。
- 多パラメトリックMRIを用いて、PSMA PETの取り込みを予測する非空間的な暗黙表現（INR）を学習する。さらに、SVDベースの射影正則化によって、MRIで説明可能な生理学的な「エンベロープ」と直交する残差との直交性を強制する。
- 前立腺がん13人の患者において、モデルはMRIにまたがる成分が学習されたエンベロープに取り込まれる一方、直交残差は腫瘍領域で最も強くなることを示す。これは、PETにはMRI由来の生理学的記述子だけでは回復できない信号側面が含まれていることを示唆する。
- 本アプローチは、PSMA PETとMRIの相補性を、各モダリティが表現できる／できないものに焦点を当てた、構造化された数学的に根拠のある特性づけを提供する。
