論文の概要: Delta-Diffusion: Modeling Longitudinal Brain Amyloid-PET Trajectories via Conditional Poisson Diffusion Bridge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22216v1
• Date: Sat, 20 Jun 2026 20:34:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 21:59:05.776414
• Title: Delta-Diffusion: Modeling Longitudinal Brain Amyloid-PET Trajectories via Conditional Poisson Diffusion Bridge
• Title（参考訳）: デルタ拡散:条件付きポアソン拡散ブリッジを用いた縦型アミロイドPET軌道のモデル化
• Authors: Yongheng Sun, Minhui Yu, Mengqi Wu, Maureen Kohi, Mingxia Liu,
• Abstract要約: 本稿では,ポアソン拡散ブリッジ (PDB) プロセスとして長手PET合成を再定義する新しい進行認識フレームワークであるDelta-Diffusionを提案する。 デルタ拡散は, アミロイド沈着のバラツキを, 最先端の手法と比較して捕食性能に優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4844989305098997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While longitudinal brain PET imaging is the gold standard for quantifying the spatiotemporal accumulation of Beta-amyloid, its widespread clinical utility is constrained by high operational costs and cumulative radiation risks. Recent deep generative models show promise in longitudinal image synthesis; however, they often fail to capture subtle pathological progression due to identity drift and a persistent bias toward trivially replicating baseline signal intensities rather than modeling temporal transition. To this end, we propose Delta-Diffusion, a novel progression-aware framework that redefines longitudinal PET synthesis as a conditional Poisson Diffusion Bridge (PDB) process. Unlike standard diffusion models that start from Gaussian noise, our PDB formulation is mathematically anchored to the subject's baseline PET, effectively transforming the generative task into a conditional distribution transition of the amyloid trajectory. To handle heteroscedastic nature of PET imaging, we introduce a physically-grounded Poisson perturbation within a Diffusion Transformer (DiT). This architecture uses adaptive scale-shift modulation to precisely calibrate the synthesis with the elapsed clinical interval and structural MRI context. A volume-of-interest balanced objective is designed to emphasize sparse, high-risk regions of amyloid accumulation. Validated on two cohorts with 542 subjects, Delta-Diffusion demonstrates superior performance in capturing longitudinal variations in amyloid deposition compared to state-of-the-art methods, offering a robust computational framework for tracking disease progression.
• Abstract（参考訳）: 経時的脳PET画像はβ-アミロイドの時空間蓄積を定量化するための金の標準であるが、その広範な臨床的有用性は高い手術コストと累積放射線リスクによって制限されている。 近年の深層画像合成モデルでは, 時間的遷移をモデル化するのではなく, 基本信号強度を自明に再現する傾向が強く, アイデンティティドリフトによる微妙な病的進行を捉えることに失敗することが多い。 そこで本研究では,PDB(Poisson Diffusion Bridge)プロセスとして長手PET合成を再定義する,新しい進行認識フレームワークであるDelta-Diffusionを提案する。 ガウスノイズから始まる標準拡散モデルとは異なり、我々のPDB定式化は数学的に被験者のベースラインPETに固定されており、生成タスクをアミロイド軌道の条件分布遷移に効果的に変換する。 PET画像の不整合性に対処するために,拡散変換器(DiT)内に物理的に接地したポアソン摂動を導入する。 このアーキテクチャでは、適応的なスケールシフト変調を用いて、経過した臨床間隔と構造的MRIコンテキストで合成を正確に調整する。 アミロイド蓄積の希薄で高リスクな領域を強調するために、関心のバランスの取れた体積を設計する。 542の被験者を持つ2つのコホートで検証されたDelta-Diffusionは、最先端の手法と比較して、アミロイド沈着の経時変化を捉える上で優れた性能を示し、病気の進行を追跡するための堅牢な計算フレームワークを提供する。

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