Mar, 2024

利用去噪扩散概率模型和流场生成注释的生物医学视频

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TL;DR生物医学领域中细胞分割和跟踪在癌症研究、药物开发和发育生物学中起到至关重要的作用，为了自动化这些过程，提出了基于深度学习的分割和跟踪方法，尤其是面对生物医学成像领域中有限的标注数据，我们提出了生物医学视频扩散模型（BVDM），它能生成逼真的细胞显微视频，并通过大规模合成数据集提高细胞分割和跟踪模型的性能。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • VideoFusion：分解扩散模型用于高质量视频生成

    本文提出了一种名为 VideoFusion 的方法，通过分解噪声来处理视频数据，并采用两个联合学习的网络来匹配噪声分解，提高了视频生成的质量，并且还证明了分解噪声公式可以受益于预训练的图像扩散模型和文本条件下的视频生成。

    Mar, 2023

  • 视频生成的扩散概率建模

    本文提出了一种自回归、端到端优化的视频扩散模型，受到神经视频压缩技术的启发，可用于生成高质量的视频，并提出了可扩展的连续排名概率得分（CRPS）方法，以评估视频的概率预测能力，该方法在自然和仿真视频的多个数据集上比先前方法的感知质量和概率预测有着显著的提高。

    Mar, 2022

  • 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

  • 时序集成扩散模型的稳健半监督分割

    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。

    Nov, 2023

  • 基于去噪扩散概率模型的视网膜图像生成和分割

    通过提出一种新颖的去噪扩散概率模型（DDPM），该研究优于基于生成对抗网络（GAN）的图像合成方法，结合 Retinal Trees 数据集和 DDPM 算法，生成了视网膜图像和血管树的合成样本，并通过各种评估指标对该数据集进行了定量和定性的评估。

    Aug, 2023

  • GD-VDM: 基于生成深度的扩散视频生成方法

    本文提出了一种新的扩散模型 GD-VDM 用于视频生成，通过在生成深度视频和扩散 Vid2Vid 模型之间的两个阶段进行，能够生成更加多样化、复杂的场景。

    Jun, 2023

  • 人脑细胞分布图像修复的去噪扩散概率模型

    使用最新的成像和高性能计算技术实现了在细胞水平对整个人脑进行成像，为研究人脑的多尺度结构（包括大脑区域和核团的划分、皮层层次、纵列和细胞群体）提供了基础。本研究提出了一种基于噪声扩散概率模型（DDPM）的模型，通过训练细胞染色切片的光镜扫描图像，能够可靠地填充缺失信息并生成高度逼真的图像信息，用于细胞统计和形态模式的分析，得到了验证。

    Nov, 2023

  • 生物信息学中的扩散模型：深度学习革命的新浪潮

    本文综述了去噪扩散模型在生物信息学中的应用及其新的发展和应用潜力。

    Feb, 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