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

要約

解剖学的構造の仮想母集団 (VP) の生成は、医療機器のインシリコ試験を実施するために不可欠です。
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る特定の特徴と患者の人口統計を反映する必要があります。
いくつかのアプリケーションでは、\textit{制御された}方法で VP 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、特定の対象患者集団/特徴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/コンディショニング情報として使用) 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、また合成された VP に臨床関連のバイオマーカーを保存する能力の観点から評価されました。
観察された実際の人口と比較した左心室の血液プールと心筋の体積。

要約(オリジナル)

Generating 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 specific characteristics and patient demographics observed in real populations. It is desirable in several applications to synthesize VPs in a \textit{controlled} manner, where relevant covariates are used to conditionally synthesise virtual populations that fit specific target patient populations/characteristics. We propose to equip a conditional variational autoencoder (cVAE) with normalizing flows to boost the flexibility and complexity of the approximate posterior learned, leading to enhanced flexibility for controllable synthesis of VPs of anatomical structures. We demonstrate the performance of our conditional-flow VAE using a dataset of cardiac left ventricles acquired from 2360 patients, with associated demographic information and clinical measurements (used as covariates/conditioning information). The obtained results 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 assessed in terms of generalisation and specificity errors, and in terms of the ability to preserve clinical relevant biomarkers in the synthesised VPs, I.e. left ventricular blood pool and myocardial volume, relative to the observed real population.

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