본 논문은 3차원 뇌 MRI를 이용한 개인별 질병 진행 예측을 위한 새로운 시공간 모델인 BrLP(Brain Latent Progression)를 제안합니다. BrLP는 고차원 영상 데이터의 계산 문제를 완화하기 위해 작은 잠재 공간에서 동작하고, 개인별 예측을 향상시키기 위해 피험자 메타데이터를 명시적으로 통합하며, 종단 데이터 통합을 용이하게 하기 위해 질병 역학의 사전 지식을 보조 모델을 통해 통합합니다. 또한, 추론 시 예측된 진행 과정의 시공간 일관성을 강화하고 전역 및 복셀 수준에서 예측의 불확실성을 측정할 수 있도록 LAS(Latent Average Stabilization) 알고리즘을 도입합니다. 11,730개의 T1w 뇌 MRI(2,805명의 피험자)를 사용하여 BrLP를 훈련 및 평가하고, 2,257개의 MRI(962명의 피험자)를 포함하는 외부 테스트 세트에서 일반화 가능성을 검증하였으며, 기존 방법보다 우수한 정확도를 보였습니다. 소스 코드는 공개적으로 제공됩니다.
