Apr, 2023

面罩条件下使用潜在扩散生成胃肠息肉图像

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TL;DR为了解决医学领域数据难以获取的问题，本文提出了一种有条件的扩散概率模型（DPM）框架来生成合成的肠道息肉图像以及合成数据在二进制图像分割模型训练中的应用。研究结果表明，合成数据可以有效地帮助提高模型准确性。
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发现论文，激发创造
  • Polyp-DDPM：基于扩散的语义息肉合成以提升分割

    介绍了一种名为 Polyp-DDPM 的基于扩散的方法，用于生成基于掩码的息肉真实图像，旨在增强胃肠道息肉的分割。通过在扩散模型上使用分割掩码，Polyp-DDPM 在图像质量和分割性能方面优于现有方法，生成高质量的合成数据集，将可比较于真实图像的分割模型提高至可实现更大数据扩充能力。

    Feb, 2024

  • 基于条件对抗网络的异常结肠息肉图像合成技术以提高检测效能

    利用有限的肿瘤训练图像，本文利用条件性对抗网络 (CANs) 框架通过生成合成肿瘤图像来提高研究的精度。使用边缘过滤器和可变卷积，其结构基于编码部分的多个膨胀卷积。经过测试，生成的肿瘤图像既真实且能有效提高肿瘤检测的性能。

    Jun, 2019

  • 使用合成数据的自监督和半监督息肉分割

    通过使用计算机视觉技术和合成数据，提出了一种用于结肠息肉分割的模型，该模型在自监督和半监督设置中达到了最先进的结果。

    Jul, 2023

  • 结肠直肠癌预防的联合单侧合成异源图像转换与分割

    通过使用 3D 技术和生成对抗网络相结合产生逼真的合成图像，我们提出了 CUT-seg，将分割模型和生成模型相互训练以生成逼真图像并学习肠息肉分割。我们利用最新的单向翻译模型，因为它们使用的内存显著较少，可以在训练环节中添加分割模型。相较于其他内存密集型图像转换方法需要两阶段训练，CUT-seg 表现更好，计算成本更低，并且只需要一个真实图像和零个真实标注就能在五个真实肠息肉分割数据集上取得有希望的结果。作为本研究的一部分，我们发布了 Synth-Colon，一个完全合成的数据集，包括 20000 个逼真的结肠图像以及有关深度和 3D 几何的其他细节。

    Jul, 2023

  • 使用合成磁共振图像的脑肿瘤分割 ——GAN 和扩散模型的比较

    本文研究了利用生成模型如 GANs 构建的合成影像，其在大脑肿瘤分割任务上与真实影像训练的性能差异，发现实验结果在一定数据量下合成影像可以很好地训练神经网络，而常用的评估合成影像的指标无法很好地预测其在特定任务上的性能。

    Jun, 2023

  • 条件扩散模型用于语义化 3D 医学影像合成

    该论文介绍了 Med-DDPM，这是一种使用扩散模型进行语义 3D 医学图像合成的创新解决方案，解决了医学成像中的普遍问题，如数据稀缺、不一致的采集方法和隐私问题。

    May, 2023

  • ArSDM：应用自适应细化语义扩散模型合成结肠镜图像

    通过使用自适应精化语义扩散模型（ArSDM）生成结肠镜图像，可以有效提高基线方法的性能。

    Sep, 2023

  • 用于结直肠组织病理学图像数据增强的生成式图像转换技术

    使用循环一致生成对抗网络（CycleGANs）进行图像转换并生成人工合成结肠息肉图像，利用生成图像来增强数据集的训练效果，提高卷积神经网络（CNN）检测息肉的 AUC 值，该方法为解决组织病理学图像分类任务中数据不平衡问题提供了一种有效解决方案。

    Oct, 2019

  • 大规模无条件预训练的合成增强

    通过在大规模无标签数据集上预训练潜在扩散模型（LDM），我们提出了一种名为 HistoDiffusion 的合成增强方法，然后在未见过的有标签数据集上通过分类器引导在潜在空间中微调模型，以合成特定类别的图像，并采用选择性机制只添加与目标标签匹配度较高的合成样本，通过 HistoDiffusion 增强，使用少量原始标签，我们大幅提高了骨干分类器的分类准确率 6.4%。

    Aug, 2023

  • 配对扩散：使用链接去噪扩散概率模型生成相关的合成 PET-CT 分割扫描

    人工智能在生物医学成像和放射治疗方面的快速发展受限于大型成像数据仓库的有限可用性。该研究介绍了一种能够使用成对网络和条件编码器生成多个相关 PET-CT - 肿瘤蒙版配对的新颖架构，通过创新的时间步骤控制机制和 “噪声播种” 策略改善 DDPM 采样一致性。尽管我们的模型需要修改感知损失函数以确保准确的特征对齐，但我们展示了生成清晰对齐的合成图像并通过生成图像改善了分割准确性。

    Mar, 2024