心脏条件生成模型的时空神经距离场
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。此研究论文介绍了一种新型的条件生成模型，通过将形状和运动隐式地建模为时空神经距离场，并以临床人口统计学作为条件，实现解耦个体变异与临床人口统计学相关性的目标。该模型在解剖序列完成和生成逼真的左心房形状和运动序列方面优于当前最先进的方法。实际应用中，我们可以从静态图像推断功能性测量结果，生成具有指定人口统计学或疾病的合成人群，并研究非成像临床数据对心脏解剖形态和运动的影响。
该研究介绍了一种新型的条件生成模型，通过将形状和运动建模为时空神经距离场，以临床人口统计学作为条件，实现解耦个体变异与临床人口统计学相关性的目标。该模型在解剖序列完成和生成逼真的左心房形状和运动方面优于当前最先进的方法。实际应用中，可以从静态图像推断功能性测量结果，生成具有指定人口统计学或疾病的合成人群，并研究非成像临床数据对心脏解剖形态和运动的影响。
