論文の概要: Multimodal Disease Progression Modeling via Spatiotemporal Disentanglement and Multiscale Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11112v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 08:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.255269
• Title: Multimodal Disease Progression Modeling via Spatiotemporal Disentanglement and Multiscale Alignment
• Title（参考訳）: 時空間差とマルチスケールアライメントによるマルチモーダル病進行モデリング
• Authors: Chen Liu, Wenfang Yao, Kejing Yin, William K. Cheung, Jing Qin,
• Abstract要約: $textttDiPro$は、リージョン対応のアンタングルメントとマルチタイムアライメントによる課題に対処する新しいフレームワークである。 MIMICデータセットの実験では、$textttDiPro$が時間的臨床的ダイナミクスを効果的に抽出できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.824692012617334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Longitudinal multimodal data, including electronic health records (EHR) and sequential chest X-rays (CXRs), is critical for modeling disease progression, yet remains underutilized due to two key challenges: (1) redundancy in consecutive CXR sequences, where static anatomical regions dominate over clinically-meaningful dynamics, and (2) temporal misalignment between sparse, irregular imaging and continuous EHR data. We introduce $\texttt{DiPro}$, a novel framework that addresses these challenges through region-aware disentanglement and multi-timescale alignment. First, we disentangle static (anatomy) and dynamic (pathology progression) features in sequential CXRs, prioritizing disease-relevant changes. Second, we hierarchically align these static and dynamic CXR features with asynchronous EHR data via local (pairwise interval-level) and global (full-sequence) synchronization to model coherent progression pathways. Extensive experiments on the MIMIC dataset demonstrate that $\texttt{DiPro}$ could effectively extract temporal clinical dynamics and achieve state-of-the-art performance on both disease progression identification and general ICU prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: エレクトロニック・ヘルス・レコード(EHR)やシーケンシャル・チェストX線(CXR)などの経時的マルチモーダルデータは、疾患の進行をモデル化するのに重要であるが、(1)臨床上有意なダイナミックスよりも静的な解剖学的領域が支配されるCXRシークエンスにおける冗長性、(2)スパース、不規則なイメージング、および連続EHRデータ間の時間的ミスアライメントの2つの主要な課題により、未利用のままである。 このフレームワークは、地域対応のアンタングルメントとマルチタイムスケールアライメントを通じて、これらの課題に対処する。 まず, 疾患関連変化を優先し, 静的(解剖学的) および動的(病理的進行)の特徴を逐次CXRで切り離す。 第二に、これらの静的および動的CXR特徴を、局所(ペアワイド間隔レベル)およびグローバル(フルシーケンス)同期を介して非同期EHRデータと階層的に整列し、コヒーレント進行経路をモデル化する。 MIMICデータセットの大規模な実験により、$\texttt{DiPro}$は、時間的臨床的ダイナミクスを効果的に抽出し、疾患進行の特定と一般のICU予測タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成することができることが示された。

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