論文の概要: Conditional Score-Based Diffusion Model for Cortical Thickness Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06940v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 17:26:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 17:55:13.399151
• Title: Conditional Score-Based Diffusion Model for Cortical Thickness Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 条件付きスコアベース拡散モデルによる皮質厚み軌道予測
• Authors: Qing Xiao, Siyeop Yoon, Hui Ren, Matthew Tivnan, Lichao Sun, Quanzheng Li, Tianming Liu, Yu Zhang, and Xiang Li
• Abstract要約: アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、個人間での進行率の多様性を特徴とする神経変性疾患である。 与えられたベースライン情報を用いてCThトラジェクトリを生成する条件付きスコアベース拡散モデルを提案する。 本モデルでは6～36ヶ月のCThに比べて95%間隔が狭いほぼゼロバイアスを有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.415616701032604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Alzheimer's Disease (AD) is a neurodegenerative condition characterized by diverse progression rates among individuals, with changes in cortical thickness (CTh) closely linked to its progression. Accurately forecasting CTh trajectories can significantly enhance early diagnosis and intervention strategies, providing timely care. However, the longitudinal data essential for these studies often suffer from temporal sparsity and incompleteness, presenting substantial challenges in modeling the disease's progression accurately. Existing methods are limited, focusing primarily on datasets without missing entries or requiring predefined assumptions about CTh progression. To overcome these obstacles, we propose a conditional score-based diffusion model specifically designed to generate CTh trajectories with the given baseline information, such as age, sex, and initial diagnosis. Our conditional diffusion model utilizes all available data during the training phase to make predictions based solely on baseline information during inference without needing prior history about CTh progression. The prediction accuracy of the proposed CTh prediction pipeline using a conditional score-based model was compared for sub-groups consisting of cognitively normal, mild cognitive impairment, and AD subjects. The Bland-Altman analysis shows our diffusion-based prediction model has a near-zero bias with narrow 95% confidential interval compared to the ground-truth CTh in 6-36 months. In addition, our conditional diffusion model has a stochastic generative nature, therefore, we demonstrated an uncertainty analysis of patient-specific CTh prediction through multiple realizations.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease, AD)は、脳皮質の厚み(CTh)の変化が進行と密接に関連していることが特徴である。 CTh軌道の正確な予測は、早期診断と介入戦略を大幅に強化し、タイムリーなケアを提供する。 しかし、これらの研究に必要な縦断データは、しばしば時間的スパースと不完全さに苦しめられ、疾患の進行を正確にモデル化する上で大きな課題を呈している。 既存のメソッドは限定的であり、主にエントリの欠如やcthの進行に関する事前定義された仮定を必要とするデータセットに焦点を当てている。 これらの障害を克服するために,年齢,性別,初期診断などの基準情報を用いてCThトラジェクトリを生成するための条件付きスコアベース拡散モデルを提案する。 条件拡散モデルでは,トレーニング段階で利用可能なデータをすべて活用し,cth進行の履歴を必要とせず,推論中のベースライン情報のみに基づいて予測を行う。 認知正常,軽度認知障害,AD被験者からなるサブグループを対象に,条件付きスコアベースモデルを用いたCTh予測パイプラインの予測精度を比較した。 Bland-Altman 解析により,拡散に基づく予測モデルは6～36ヶ月のCThに比べて95%の内包間隔が狭いほぼゼロの偏りを持つことが示された。 さらに, 条件拡散モデルには確率的生成特性があり, 複数の実現を通して患者固有のCTh予測の不確かさを実証した。

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