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解剖信息神经网络：在损失与架构中编码解剖先验，含导丝诱发主动脉髂动脉变形的SE(3)公式
Anatomy-Informed Neural Networks: Encoding Anatomic Priors in Loss and Architecture, with an SE(3) Formulation of Guidewire-Induced Aortoiliac Deformation
摘要介绍了解剖信息神经网络（AINN），将软解剖先验作为损失中的惩罚项（如分支惩罚），硬解剖先验（如血管连续性）内置于架构和状态表示中，使无效预测在构造上不可能。该方法应用于临床案例：导丝介入时主动脉髂动脉树的变形。通过将血管中心线和导丝路径提升至SE(3)中的曲线，耦合Cosserat杆与血管，使用Wasserstein-2最优传输损失，由2D血管造影训练3D预测。
意义：该工作为医学影像与手术导航提供新范式，利用解剖先验提升模型泛化性，对自主血管内介入导航有重要意义。