ConnectomeDiffuser는 DTI(Diffusion Tensor Imaging) 데이터로부터 자동화된 end-to-end 뇌 네트워크 생성을 위한 새로운 확산 기반 프레임워크입니다. 기존 방법들의 한계점인 주관적인 요소, 많은 노력이 필요한 작업 과정, 복잡한 위상적 특징과 질병 특이적 바이오마커를 포착하는 제한된 능력을 극복하기 위해 제안되었습니다. Template Network(리만 기하학 원리를 이용한 3D DTI 스캔에서 위상적 특징 추출), 확산 모델(향상된 위상적 충실도를 가진 포괄적인 뇌 네트워크 생성), Graph Convolutional Network 분류기(질병 특이적 마커 통합을 통한 진단 정확도 향상)의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 다양한 퇴행성 신경 질환 데이터셋을 이용한 실험 결과, 기존 뇌 네트워크 방법들보다 우수한 성능을 보이며, 개별적인 뇌 네트워크 변화에 대한 더 민감한 분석을 가능하게 합니다.
