May, 2023

语义扩散模型生成肺结节病变图像高保真合成

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TL;DR利用语义扩散模型生成高保真度肺部 CT 图像扩充数据集，并在肺结节检测和定位任务中展现了优异性能。
lung cancerdeep learningcomputer-assisted diagnosissemantic diffusion modelspulmonary ct
发现论文，激发创造
  • 利用神经扩散模型生成合成医学图像识别假肺部

    本文探讨使用神经扩散模型合成医学图像的可能性，结果表明扩散模型生成的图像可以翻译一些胸部 X 射线或 CT 图像中特定医学情况的特征，这是一项新的人工智能医学图像研究，展示了扩散模型在医学图像合成领域的潜力。

    Nov, 2022

  • 基于影像标注的潜在扩散模型用于增强组织病理学 AI 辅助癌症诊断

    人工智能基于图像分析在诊断组织病理学方面，尤其是癌症诊断方面具有巨大潜力。为了开发监督式人工智能方法，需要大规模的注释数据集。本研究提出了一种从自动提取的图像特征中构建结构化文本提示的方法。通过在提示中引入图像特征而不仅仅是正常和癌症标签，我们改善了 Fréchet Inception Distance (FID) 的性能，从 178.8 提升到 90.2。我们还表明，病理学家难以检测到合成图像，敏感性 / 特异性的中位数为 0.55/0.55。最后，我们展示了合成数据有效地训练人工智能模型。

    Dec, 2023

  • 计算机深度学习模型在肺结节诊断中的应用

    利用重建方法建立了肺部的 3D 仿真模型，构建了计算机辅助肺结节检测模型，并基于神经网络对图像进行迭代处理以优化肺结节识别模型。该模型与 3D 虚拟建模技术结合，提高了系统的交互性，以实现肺结节的智能识别。利用 LUNA16 大样本数据库作为研究数据集，采用 FROC 分析评估模型性能，计算不同虚警率下的灵敏度来得出平均 FROC。与传统诊断方法相比，该技术可显著提高识别率，有助于在早期阶段检测肺部异常，对及时诊断肺癌具有巨大价值。

    Jun, 2024

  • 基于切片隐式扩散模型的 3D MRI 合成：改善数据稀缺情况下肿瘤分割任务

    利用切片扩散架构，从医学图像生成融合体数据和对应掩膜，以解决医学图像分割中数据获取不足的问题，并考虑肿瘤特征进行生成，通过对 BRATS2022 数据集的实验证明生成数据对数据增强的有效性。

    Jun, 2024

  • 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

  • 医学图像标准化和增强的潜在扩散模型

    使用 DiffusionCT 模型，通过对不同患者的潜在属性进行转换，实现了 CT 影像的标准化，提供了更一致的基础用于下游分析，并进一步减少了 SPAD 影像中的噪声。

    Oct, 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

  • 基于 3D 多条件 GAN 的 CT 图像增强合成各种大小的肺结节以进行目标检测

    本研究提出了一种基于 3D 多条件 GAN 的数据增强方法，以生成真实 / 多样化的肺部 CT 图像结节，从而提高 3D 物体检测的敏感性，克服了医学数据匮乏的难题。

    Jun, 2019

  • 相似度感知综合潜在扩散模型用于医学图像转换与表示学习

    我们提出了一种基于潜在扩散模型的综合生成模型（S$^2$LDM），该模型可以在推断过程中实现高保真度重建，优化了不同模态图像之间的相似性，并在对比增强区域生成更多细节的医学图像。

    Jun, 2024

  • 腹部 CT 的语义图像合成

    我们研究了基于条件扩散模型的腹部 CT 语义图像合成，并对三种不同的扩散模型以及其他基于生成对抗网络的方法进行了系统评估。实验结果表明，扩散模型能够合成具有更好质量的腹部 CT 图像。此外，将语义掩码和输入分别编码比简单拼接更加有效。

    Dec, 2023