Nov, 2023

FDDM：使用频率解耦扩散模型的无监督医学图像翻译

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TL;DR本研究介绍了一种频率解耦的扩散模型（FDDM），通过在转换过程中将医学图像的频率分量在傅里叶域中分离，实现保留结构并高质量转换图像。通过公开的脑部 MR-to-CT 转换数据集进行了广泛评估，结果表明 FDDM 在产生高度逼真的目标领域图像的同时保持了翻译的解剖结构的准确性。
发现论文，激发创造
  • 通过频率引导扩散模型实现零样本医学图像翻译

    使用频域滤波器来指导扩散模型，以实现结构保留图像翻译的频率引导扩散模型（FGDM），同时在医学图像翻译中具有零样本学习的能力。 该模型在结构保留医学图像翻译任务中具有良好的性能。

    Apr, 2023

  • 基于 GAN 的医学图像增强的频域分解转换

    提出了一种新颖的频域分解转译方法（FDDT），用于医学图像转译，通过高频和低频分量的对齐来平衡图像的身份和风格信息，并在 MRI 图像和自然图像上进行了广泛的实验评估。

    Nov, 2023

  • 使用掩码扩散模型进行医学图像无监督异常检测

    本研究提出了一种名为 mDPPM 的方法，通过引入基于掩码的正则化来重新定义扩散模型的生成任务，以将无标签数据用于自我监督学习，从而从健康脑的样本级标签生成所需的表示，确保结果是解剖一致的。 该研究在包含肿瘤和多发性硬化症病变的数据集上评估了这种方法，并展示了我们的无监督方法相对于现有完全 / 弱监督基线的优越性能。

    May, 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

  • 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

  • UNIT-DDPM: 带去噪扩散概率模型的非配对图像翻译

    提出一种新颖的无需对抗训练的图像分类方法，该方法使用基于去噪扩散概率模型的单张图像转换方法。我们的方法是通过最小化以另一个域为条件的去噪得分匹配目标来训练生成模型以推断图像的联合分布。我们同时更新域翻译模型，并通过基于 Langevin 动力学的去噪马尔科夫链蒙特卡罗方法来生成目标域图像。该方法在几个公共数据集上实现了最先进的 Frechet Inception Distance（FID）性能，包括彩色和多光谱影像，并明显优于当前的对抗图像转换方法。

    Apr, 2021

  • 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

  • 频域图像翻译：更逼真的照片，更好的保持身份

    该研究提出了一种基于频域的图像翻译框架（FDIT），能够保留源领域的标志性特征，生成视觉质量更优且类真实的图像。

    Nov, 2020

  • 医学图像翻译的串联多路径快捷扩散模型

    提出了一种级联多路径快捷扩散模型（CMDM），用于高质量医学图像翻译和不确定性估计，能够产生与最先进方法相媲美的高质量翻译，并提供与翻译误差相关的合理不确定性估计。

    Apr, 2024

  • FDA: 用于语义分割的傅里叶域自适应

    本论文描述了一种简单的无监督领域适应方法，通过交换低频谱来减少源和目标分布之间的差异，该方法在语义分割中实现了最新的性能，并且不需要对离散领域选择变量进行不变的神经网络背骨的敌对优化。

    Apr, 2020