論文の概要: Generative Modelling of the Ageing Heart with Cross-Sectional Imaging
and Clinical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13146v1
- Date: Sun, 28 Aug 2022 06:14:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-30 13:34:33.754999
- Title: Generative Modelling of the Ageing Heart with Cross-Sectional Imaging
and Clinical Data
- Title（参考訳）: 横断画像と臨床データを用いた老化心の生成的モデリング
- Authors: Mengyun Qiao, Berke Doga Basaran, Huaqi Qiu, Shuo Wang, Yi Guo,
Yuanyuan Wang, Paul M. Matthews, Daniel Rueckert, Wenjia Bai
- Abstract要約: 本研究では, 加齢に伴う心臓の3次元解剖学的変化を記述するための条件生成モデルを提案する。
心臓解剖学の大規模横断データセットを用いてモデルを訓練し,横断データセットと縦データセットの両方で評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.819131884449881
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Cardiovascular disease, the leading cause of death globally, is an
age-related disease. Understanding the morphological and functional changes of
the heart during ageing is a key scientific question, the answer to which will
help us define important risk factors of cardiovascular disease and monitor
disease progression. In this work, we propose a novel conditional generative
model to describe the changes of 3D anatomy of the heart during ageing. The
proposed model is flexible and allows integration of multiple clinical factors
(e.g. age, gender) into the generating process. We train the model on a
large-scale cross-sectional dataset of cardiac anatomies and evaluate on both
cross-sectional and longitudinal datasets. The model demonstrates excellent
performance in predicting the longitudinal evolution of the ageing heart and
modelling its data distribution.
- Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患は、世界中で死因の主要な疾患であり、加齢に伴う疾患である。
老化に伴う心臓の形態的・機能的変化を理解することは重要な科学的問題であり、心臓血管疾患の重要な危険因子を定義し、疾患の進行を監視するのに役立つ。
本研究では, 加齢に伴う心臓の3次元解剖学的変化を記述するための条件生成モデルを提案する。
提案モデルは柔軟であり、複数の臨床因子(年齢、性別など)を生成プロセスに統合することができる。
心臓解剖の大規模横断データセットを用いてモデルを訓練し,横断データセットと縦データセットの両方で評価する。
このモデルは老化心の経年変化の予測とデータ分布のモデル化に優れた性能を示す。
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