알츠하이머병(AD)의 조기 예측을 위해, 뇌 영상의 형태학적 변화를 자동 학습하는 Deformation-Aware Temporal Generative Network (DATGN)을 제안합니다. DATGN은 불완전한 MRI 시퀀스를 보간하고, 양방향 시간적 변형 인식 모듈을 통해 질병 진행에 따른 미래 MRI 이미지를 생성합니다. ADNI 데이터셋을 사용한 실험 결과, PSNR 및 MMSE 이미지 품질 측면에서 경쟁력 있는 성능을 보였으며, DATGN으로 생성된 데이터를 SVM, CNN, 3DCNN 기반 분류 모델에 통합했을 때, AD vs. NC 분류 정확도는 6.21%에서 16%로, AD vs. MCI vs. NC 분류 정확도는 7.34%에서 21.25%로 유의미하게 향상되었습니다. DATGN은 알츠하이머병의 뇌 위축 경향에 일치하는 MRI 이미지를 생성하여 조기 질병 예측을 가능하게 합니다.
