Modelo generativo de difusión condicional para la síntesis de hueso trabecular 3D con microestructura sintonizable

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Biomédica
• Ciencia de Materiales
• Biología Computacional

Sus antecedentes:

• La microarquitectura del hueso trabecular es crucial para la integridad y función esquelética.
• La simulación precisa del hueso trabecular es esencial para la investigación y las aplicaciones clínicas.
• Los métodos existentes para generar hueso trabecular sintético pueden carecer de un control preciso sobre los parámetros microestructurales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de difusión generativa condicional para sintetizar muestras de hueso trabecular 3D.
• Permitir un control preciso sobre las métricas microestructurales clave: fracción de volumen óseo (BV/TV), grosor trabecular (Tb.Th) y espaciado (Tb.Sp).
• Generar volúmenes 3D extendidos con microestructura localmente sintonizable de manera eficiente.

Principales métodos:

• Se utilizó difusión latente 3D con un autoencoder variacional (VAE) para la representación de parches trabeculares.
• Se condicionó el modelo en BV/TV, Tb.Th y Tb.Sp para guiar la síntesis de la microestructura.
• Se empleó un método de inferencia de losas deslizantes para generar volúmenes extendidos y microestructuras localmente sintonizables.
• Se entrenó con 3551 volúmenes de interés (VOIs) derivados de micro-CT de especímenes de hueso femoral.

Principales resultados:

• Se generaron parches de hueso trabecular sintético visualmente similares a datos reales de micro-CT.
• Se logró una alta concordancia entre los parámetros objetivo y los generados (PCC: 0.99 para BV/TV, 0.97 para Tb.Th, 0.95 para Tb.Sp).
• Se demostraron métricas de microestructura estables y consistentes en múltiples inferencias (CV ≤ 6%).
• La inferencia de losas deslizantes produjo estructuras continuas y realistas con una coincidencia precisa de la microestructura local.

Conclusiones:

• El modelo propuesto genera eficazmente hueso trabecular digital realista.
• La difusión latente combinada con VAE y el mecanismo de losas deslizantes supera las limitaciones de memoria para la síntesis de volúmenes 3D.
• El mecanismo de condicionamiento guía con éxito la síntesis hacia las características microestructurales deseadas.
• Las aplicaciones potenciales incluyen ensayos clínicos virtuales y el establecimiento de priors para la reconstrucción avanzada de imágenes.