Geometry-conditioned diffusion generation of Lagrangian particle trajectories in human airways
Questo articolo propone un modello di diffusione probabilistica di denoising guidato dalla geometria che genera traiettorie di particelle lagrangiane fisicamente plausibili e specifiche per il soggetto nelle vie aeree umane, codificando l'anatomia delle vie aeree tramite un autoencoder variazionale e imponendo la fattibilità geometrica attraverso la guida della funzione di distanza con segno, superando così i limiti computazionali e di pre-elaborazione delle simulazioni tradizionali nonostante sia addestrato su un set di dati limitato.