論文の概要: TauGenNet: Plasma-Driven Tau PET Image Synthesis via Text-Guided 3D Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04269v1
- Date: Thu, 04 Sep 2025 14:45:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.191381
- Title: TauGenNet: Plasma-Driven Tau PET Image Synthesis via Text-Guided 3D Diffusion Models
- Title（参考訳）: TauGenNet:テキスト誘導3次元拡散モデルによるプラズマ駆動型Tau PET画像合成
- Authors: Yuxin Gong, Se-in Jang, Wei Shao, Yi Su, Kuang Gong,
- Abstract要約: 構造MRIとプラズマ計測の両方から多モード条件を利用する3次元タウPET画像合成のためのテキスト誘導3次元拡散モデルを提案する。
臨床的に意義のある3DタウPETを, 様々な病期にわたって生成できることが実験的に証明された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.674230585698143
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate quantification of tau pathology via tau positron emission tomography (PET) scan is crucial for diagnosing and monitoring Alzheimer's disease (AD). However, the high cost and limited availability of tau PET restrict its widespread use. In contrast, structural magnetic resonance imaging (MRI) and plasma-based biomarkers provide non-invasive and widely available complementary information related to brain anatomy and disease progression. In this work, we propose a text-guided 3D diffusion model for 3D tau PET image synthesis, leveraging multimodal conditions from both structural MRI and plasma measurement. Specifically, the textual prompt is from the plasma p-tau217 measurement, which is a key indicator of AD progression, while MRI provides anatomical structure constraints. The proposed framework is trained and evaluated using clinical AV1451 tau PET data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. Experimental results demonstrate that our approach can generate realistic, clinically meaningful 3D tau PET across a range of disease stages. The proposed framework can help perform tau PET data augmentation under different settings, provide a non-invasive, cost-effective alternative for visualizing tau pathology, and support the simulation of disease progression under varying plasma biomarker levels and cognitive conditions.
- Abstract（参考訳）: Tau positron emission tomography (PET) による Tau 病の正確な定量化は,アルツハイマー病(AD)の診断とモニタリングに重要である。
しかし、タウPETの高コスト化と利用の制限により、その普及は制限された。
対照的に、構造的磁気共鳴イメージング(MRI)とプラズマベースのバイオマーカーは、脳の解剖学と疾患の進行に関連する非侵襲的で広く利用可能な補完情報を提供する。
本研究では,3次元タウPET画像合成のためのテキスト誘導3次元拡散モデルを提案する。
特に、テキストプロンプトは、AD進行の重要な指標であるプラズマp-tau217測定によるものであり、MRIは解剖学的構造制約を提供する。
提案フレームワークは、アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)データベースから得られた臨床AV1451 tau PETデータを用いて、訓練および評価を行う。
臨床的に意義のある3DタウPETを, 様々な病期にわたって生成できることが実験的に証明された。
提案フレームワークは、異なる設定下でタウPETデータ拡張を行い、タウ病の可視化のための非侵襲的で費用対効果のある代替手段を提供し、様々なプラズマバイオマーカーレベルと認知条件下での疾患進行のシミュレーションを支援する。
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