CIResDiff: A Clinically-Informed Residual Diffusion Model for Predicting Idiopathic Pulmonary Fibrosis Progression

要約

特発性肺線維症（IPF）の進行は、患者死亡率の上昇と有意に相関しています。
IPF の進行を早期に検出することは、適時に治療を開始するために重要であり、これにより疾患の進行を効果的に遅らせることができます。
しかし、現在の臨床基準では、疾患の進行には 1 年間隔で 2 回の CT スキャンが必要であると定義されており、疾患がすでに進行した後にのみ疾患の進行が特定されるというジレンマが生じています。
この目的を達成するために、この論文では、最初の CT スキャンから患者のフォローアップ CT スキャンを生成することにより、IPF の進行を正確に予測する新しい拡散モデルを開発します。
具体的には、臨床の事前知識に基づいて、従来の拡散モデルを改良し、CIResDiff と呼ばれる臨床情報に基づいた残留拡散モデルを提案します。
CIResDiff の主な革新には、1) 生成の難しさを軽減するために、異なる時点で 2 つの CT スキャンの肺領域を位置合わせするターゲット領域の事前登録の実行、2) モデルの焦点をより正確にできるようにするために、従来の拡散の代​​わりに残留拡散を採用することが含まれます。
ほぼ同一の解剖学的内容ではなく、2 つの CT スキャン間の違い (つまり、病変) に基づいて分析すること、および 3) CLIP テクノロジーに基づいて臨床情報に基づいたプロセスを設計し、診断に関連性の高い肺機能情報を支援のための逆プロセスに統合すること
世代。
臨床データに関する広範な実験により、私たちのアプローチが最先端の方法を上回り、IPFの進行を効果的に予測できることが実証されました。

要約(オリジナル)

The progression of Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF) significantly correlates with higher patient mortality rates. Early detection of IPF progression is critical for initiating timely treatment, which can effectively slow down the advancement of the disease. However, the current clinical criteria define disease progression requiring two CT scans with a one-year interval, presenting a dilemma: a disease progression is identified only after the disease has already progressed. To this end, in this paper, we develop a novel diffusion model to accurately predict the progression of IPF by generating patient’s follow-up CT scan from the initial CT scan. Specifically, from the clinical prior knowledge, we tailor improvements to the traditional diffusion model and propose a Clinically-Informed Residual Diffusion model, called CIResDiff. The key innovations of CIResDiff include 1) performing the target region pre-registration to align the lung regions of two CT scans at different time points for reducing the generation difficulty, 2) adopting the residual diffusion instead of traditional diffusion to enable the model focus more on differences (i.e., lesions) between the two CT scans rather than the largely identical anatomical content, and 3) designing the clinically-informed process based on CLIP technology to integrate lung function information which is highly relevant to diagnosis into the reverse process for assisting generation. Extensive experiments on clinical data demonstrate that our approach can outperform state-of-the-art methods and effectively predict the progression of IPF.

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