# Interpretable Tau-PET Synthesis from Multimodal T1-Weighted and FLAIR MRI Using Partial Information Decomposition Guided Disentangled Quantized Half-UNet

### 저자

Agamdeep S. Chopra, Caitlin Neher, Tianyi Ren, Juampablo E. Heras Rivera, Hesam Jahanian, Mehmet Kurt

### 💡 개요

알츠하이머병의 중요한 바이오마커인 타우 PET 영상은 비용 및 접근성 문제로 임상 적용에 제약이 있습니다. 본 연구는 T1 강조 및 FLAIR MRI 영상으로부터 타우 PET 영상을 합성하는 해석 가능한 다중 양식 영상 합성 프레임워크를 제안합니다. 제안된 모델은 잠재 표현을 중복, 고유, 상호보완(협력적) 요소로 분리하는 부분 정보 분해 기반 벡터 양자화 인코더와 엣지 조건부 유사 스킵 연결을 통해 해부학적 구조를 보존하는 Half-UNet 디코더를 결합합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- T1/FLAIR MRI로부터 타우 PET 영상을 정확하게 합성하여 임상 적용 가능성을 높였습니다.

- 모델의 각 잠재 표현 요소(중복, 고유, 상호보완)가 타우 PET 복원에 기여하는 바를 분석하여 해석 가능성을 향상시켰습니다.

- 제안된 DQ2H-MSE-Inf 변형 모델이 타우 PET 복원 충실도와 다운스트림 Braak 병기 추적 성능에서 우수성을 보였습니다.

- 향후 더 많은 환자 데이터셋을 활용한 검증과 다양한 뇌 질환 바이오마커 합성으로의 확장 연구가 필요합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2602.22545)

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