A Conditional Flow Variational Autoencoder for Controllable Synthesis of Virtual Populations of Anatomy

要約

医療機器のインシリコ試験を実施するには、解剖学的構造の仮想母集団 (VP) の生成が不可欠です。
通常、生成された VP は、妥当性を保ちながら十分な変動を捉え、実際の集団で観察された患者の特定の特徴と人口統計を反映している必要があります。
いくつかのアプリケーションでは、 \textit{controlled} 方式で仮想集団を合成することが望ましく、この場合、関連する共変量を使用して、特定のターゲット集団/特性に適合する仮想集団を条件付きで合成します。
我々は、条件付き変分オートエンコーダ（cVAE）に正規化フローを装備して、近似事後学習の柔軟性と複雑性を高め、解剖学的構造のVPの制御可能な合成の柔軟性の向上につながることを提案します。
2,360 人の患者から取得した心臓左心室のデータセットと、関連する人口統計情報および臨床測定値 (共変量/条件情報として使用) を使用して、条件付きフロー VAE のパフォーマンスを実証します。
得られた結果は、cVAE と比較して、心臓左心室の仮想集団の条件付き合成について提案された方法の優位性を示しています。
条件付き合成のパフォーマンスは、一般化エラーと特異性エラーの観点から、また実際に観察された集団と比較して、合成された VP の臨床的に関連するバイオマーカー、つまり左心室の血液プールと心筋容積を保存する能力の観点から評価されました。

要約(オリジナル)

The generation of virtual populations (VPs) of anatomy is essential for conducting in silico trials of medical devices. Typically, the generated VP should capture sufficient variability while remaining plausible and should reflect the specific characteristics and demographics of the patients observed in real populations. In several applications, it is desirable to synthesise virtual populations in a \textit{controlled} manner, where relevant covariates are used to conditionally synthesise virtual populations that fit a specific target population/characteristics. We propose to equip a conditional variational autoencoder (cVAE) with normalising flows to boost the flexibility and complexity of the approximate posterior learnt, leading to enhanced flexibility for controllable synthesis of VPs of anatomical structures. We demonstrate the performance of our conditional flow VAE using a data set of cardiac left ventricles acquired from 2360 patients, with associated demographic information and clinical measurements (used as covariates/conditional information). The results obtained indicate the superiority of the proposed method for conditional synthesis of virtual populations of cardiac left ventricles relative to a cVAE. Conditional synthesis performance was evaluated in terms of generalisation and specificity errors and in terms of the ability to preserve clinically relevant biomarkers in synthesised VPs, that is, the left ventricular blood pool and myocardial volume, relative to the real observed population.

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