Nov, 2023

时序集成扩散模型的稳健半监督分割

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TL;DR本研究侧重于使用扩散模型进行半监督图像分割，特别是针对领域泛化问题，结论表明较小的扩散步骤生成的潜在表示比较大的步骤更具鲁棒性，通过利用信息密集的小步骤和较大步骤的正则化效果生成预测，该模型在领域变化设置中表现出明显较好的性能且在领域内保持有竞争力的性能，突显了 DDPM 在半监督医学图像分割中的潜力并提供了优化其在领域变化下性能的见解。
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发现论文，激发创造
  • ResEnsemble-DDPM：残差去噪扩散概率模型的集成学习

    将去噪扩散概率模型与现有的端到端模型相融合，通过集成学习引入残差项，提出 ResEnsemble-DDPM 模型，进一步提升图像分割模型的性能，并且该集成学习策略可推广到图像生成的其他任务，具有强大的竞争力。

    Dec, 2023

  • 基于扩散模型的标签效率语义分割

    本文研究了扰动扩散概率模型在语义分割任务中的应用，特别是在标注数据有限的情况下。通过探究预训练扩散模型的中间层，我们发现它们可以有效地捕捉输入图像的语义信息，并成为像素级别的分割表示。基于这些观察，我们提出了一种简单的分割方法，能在仅有少量训练图像的情况下显著提高性能。

    Dec, 2021

  • 去噪扩散医学模型

    该研究介绍了一种生成模型 DDMM，可以在大量医学影像分割应用中实现无监督生成逼真的 X 光图像和相关分割结果，并提供数据增强来优化分割性能，优于其他采用数据中心化方法的技术。

    Apr, 2023

  • 在扩散模型中引入形状先验模块进行医学图像分割

    我们提出了一种名为 VerseDiff-UNet 的端到端框架，利用了去噪扩散概率模型（DDPM），并通过将噪声图像与标记的掩模相结合，准确地引导扩散方向朝向目标区域，从而实现准确和多样的脊椎医学图像分割模板。此外，我们还结合了形状先验模块来捕获医学图像中特定的解剖学先验信息。通过对 X 光成像获取的一组脊椎图像数据集进行评估，我们的结果表明，VerseDiff-UNet 在准确性方面明显优于其他最先进的方法，并且保留了解剖学的自然特征和变异。

    Sep, 2023

  • 医学图像生成的快速去噪扩散概率模型

    Fast-DDPM 是一种简单而有效的方法，可同时提高训练速度、采样速度和生成质量，通过仅使用 10 个时间步进行训练和采样，相比 DDPM，Fast-DDPM 能够在医学图像生成任务中优于基于卷积网络和生成对抗网络的当前最先进方法，并将训练时间缩短了 5 倍，采样时间缩短了 100 倍。

    May, 2024

  • 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

  • 评估去噪扩散概率模型在重现空间上下文方面的能力

    通过使用随机上下文模型（SCMs）产生训练数据，首次对 Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPMs）在医学成像领域相关信息学习能力进行了系统评估，结果表明 DDPMs 在生成具有空间上下文的图像方面具有显著的能力，可能在数据增强任务中具有 GANs 所不能达到的优势。

    Sep, 2023

  • 六个简单步骤的去噪扩散概率模型

    通过六个简单步骤清晰陈述，简化并阐明噪声扩散概率模型（DDPM）的构建及其工作原理。

    Feb, 2024

  • ClusterDDPM：一种带有去噪扩散概率模型的 EM 聚类框架

    利用新型的去噪扩散概率模型（DDPMs）引入创新的期望最大化（EM）框架进行聚类，通过优化学习聚类友好的潜在表示，有效地提高了聚类、无监督条件生成和潜在表示学习的性能。

    Dec, 2023

  • 基于去噪扩散概率模型的视网膜 OCT 合成与层分割

    利用深度学习的现代生物医学图像分析经常面临有限的注释数据的挑战，为了克服这个问题，可以使用深度生成模型来合成逼真的生物医学图像。通过提供粗略的层次草图，训练的去噪扩散概率模型（DDPM）可以生成逼真的近视视网膜光学相干断层扫描图像。此外，通过知识适应可以获得更准确的伪标签，对分割任务非常有益。通过这一方法，我们观察到层次分割准确性的持续改善，并通过各种神经网络验证。此外，我们还发现，仅使用合成图像训练的层次分割模型可以达到与仅使用真实图像训练的模型相当的结果。这些发现展示了 DDPM 在减少人工注释视网膜光学相干断层扫描图像的需求方面的潜在潜力。

    Nov, 2023