TADM：面向脑 MRI 神经退行性进展的时序感知扩散模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种 Temporally-Aware Diffusion Model (TADM) 的方法，该方法可以准确推测脑 MRI 的进展，包括结构变化和时间间隔，它通过学习扫描之间的强度差异以及与初始基线扫描结合来生成未来的 MRI。通过在 OASIS-3 数据集上进行的评估，表明 TADM 相比现有方法在模拟脑神经退行性进展方面取得了显著的改进。
阿尔茨海默病进展速度因个体而异，与皮层厚度变化相关。研究提出了一种条件分数扩散模型，可预测皮层厚度轨迹，无需先验历史数据。模型预测准确，置信区间窄。模型可进行不确定性分析。
