초음파 영상 기반 좌심실 박출량 추정을 위한 다중모드 조건부 확산 회귀 모델

초록

본 논문은 초음파 영상과 환자 인구통계 정보를 결합한 조건부 점수 기반 확산 모델(MCSDR)을 제안한다. 기존의 평균값 회귀가 다중모드·비대칭 분포를 놓치는 문제를 해결하고, LVEF의 전체 사후 분포를 생성함으로써 예측 정확도와 불확실성 추정 능력을 동시에 향상시킨다. EchoNet‑Dynamic, EchoNet‑Pediatric, CAMUS 데이터셋에서 최첨단 성능을 입증하였다.

상세 분석

이 연구는 좌심실 박출량(LVEF) 추정을 단일값 회귀가 아닌 확률적 역문제로 재정의한다. 초음파 영상은 잡음, 스피클, 시야각 제한 등으로 인해 동일 영상이 여러 생리적 값에 대응할 수 있는 일대다 관계를 만든다. 기존 MSE 기반 회귀는 조건부 평균 E