신호 표형 확산 트랜스포머를 이용한 벤치마크 건강데이터 생성

요약

이 프리프린트는 특성 집합이 서로 다른 다수의 이질적 표에서 합성 건강데이터를 생성하는 2단계 교차표형 데이터생성(CTDG) 프레임워크를 제안한다. 기존 합성 표형데이터 생성 방법들은 대체로 단일 입력표 상황에만 적용돼, 특성 집합이 다양한 여러 이질표를 함께 다루는 데는 어려움을 겪어 왔다. 1단계에서는 각 원표를 한계분포와 쌍별 상관관계를 담은 표준화 통계표로 변환한다. 2단계에서는 확산 트랜스포머를 학습시켜 합성 통계표를 생성한 뒤, 다변량 가우시안 표집과 역확률적분변환을 통해 합성 원표를 재구성한다. 이 2단계 프레임워크는 여러 이질적 표로부터 통합된 생성모델을 학습해 현실적인 이질표를 원하는 만큼 생성할 수 있게 한다. 저자들은 학습된 통계적 표현의 높은 충실도와 생성된 합성 건강데이터의 양호한 충실도-다양성 절충을 실험으로 확인했다고 보고한다.