ST-NeRP: 具有先验嵌入的患者特异性影像研究的时空神经表示学习

本研究解决了在治疗过程中监测疾病进展和评估治疗反应中，准确捕捉和预测患者特定影像序列的时空解剖变化的难题。提出的ST-NeRP策略利用隐式神经表示网络编码参考时间点的影像为先验嵌入，并通过另一神经网络学习空间时间连续变形函数。该模型在不同的序列影像数据中展示了显著的有效性，为监测患者解剖变化提供了新的可能性。