研究探讨了通过稳定扩散模型生成的皮肤镜合成数据的利用，作为增强机器学习模型训练鲁棒性的策略。实验结果表明，通过稳定扩散模型生成的合成数据有助于提高卷积神经网络和视觉转换器模型的鲁棒性和适应性，对于两个不同的真实世界皮肤病变数据集，其效果显著。

Jan, 2024

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

利用潜在扩散模型生成皮肤病图像的研究表明，通过合成数据训练模型可以在数据有限的情况下提高性能，但合成数据与真实数据相比仍然有较小的性能增益，因此收集多样的真实数据仍是提升医疗人工智能算法的重要步骤。

Aug, 2023

通过扩散生成模型，我们提出了一种直观的方法来从短文本提示生成合成的腹腔镜图像，采用最先进的文本到图像架构，在图像引导手术领域，特别是腹腔镜和机器人辅助手术方面，得到了依靠合成图像数据和虚拟手术训练方法的强力帮助。

Dec, 2023

使用机器学习算法开发了一个用于分类五种阴茎疾病的模型，该模型在验证数据集上表现出色，目前已在全球范围内使用，有潜力改善对阴茎疾病的诊断服务的可及性。

Mar, 2024

本研究提出了一种通过微调预训练的稳定扩散模型生成合成数据集的框架，并用于对象检测模型的训练，研究结果表明，在苹果果园检测中，合成数据训练的对象检测模型的性能与真实世界图像训练得到的基线模型相似，这表明了合成数据生成技术作为深度模型训练的可行替代方法的潜力。

Jun, 2023

应用扩散模型结合病灶特定的视觉和文本提示生成皮肤镜检测图像，相对于传统生成模型在图像质量和皮损分割性能上表现更优，SSIM 图像质量指标提高 9%，Dice 系数超过先前方法 5% 以上。

Oct, 2023

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。

Apr, 2023

该论文介绍了使用知识蒸馏来提高 Vision Transformers 在传统医学图像处理中对空气泡识别任务的分类性能，以检测 Whole Slide Images 上的伪影，提高了细胞病理学自动诊断系统中的预处理管道的效率。

May, 2023

本文提出了一个新的多类预测框架，基于 ViT 和 ViTGAN，在使用可解释 AI 的情况下，对皮肤病变分类。该框架分四个阶段，引入了生成对抗网络来解决类不平衡问题，使用卷积神经网络实现分类，实验结果相较于现有框架有所改善。

Feb, 2023