May, 2024

基于差异的脑 MRI 病变检测扩散模型

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TL;DR本文提出了一种名为差异分布医学扩散（DDMD）的模型，用于脑 MRI 中的病变检测，通过将异构样本中的分布差异转化为图像级注释的不一致性，保留了像素级的不确定性，并实现了隐式分割集合，最终提高了整体检测性能。通过在包含脑肿瘤检测的多模态 MRI 扫描的 BRATS2020 基准数据集上进行的详尽实验，证明了我们方法与当前方法相比的良好性能。
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发现论文，激发创造
  • 脑图像的反事实生成和异常检测的扩散模型

    通过弱监督方法生成病变图片的健康版本，并利用此图像生成像素级异常地图，以提升放射科医生的训练文件和分割模型的可解释性。

    Aug, 2023

  • MRI 中扩散概率模型新兴应用调查

    磁共振成像（MRI）应用领域中扩散概率模型（DPMs）的综述，包括 DPM 理论介绍、MRI 中的重建、异常检测等方面，以及 DPM 的限制和未来研究方向。

    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

  • 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

  • Re-DiffiNet：利用扩散建模肿瘤分割中的差异

    通过使用 DDPM 模型，我们介绍了一种名为 Re-Diffinet 的框架，用于建模分割模型与真实情况之间的差异，从而提高肿瘤分割的 Dice 评分 0.55% 和 HD95 16.28% 的准确性。

    Feb, 2024

  • 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

  • 应用于非对比 CT 中卒中灶分割的同步图像 - 标签扩散概率模型

    本文提出了一种基于扩散概率模型的非对比 CT 扫描中卒中病灶分割方法，该方法完全基于隐变量模型，在噪声预测流的帮助下能够高效地推断出最终标签，经多组数据集验证，证实其达到了最先进的性能。

    Jul, 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

  • 医学异常检测的扩散模型

    我们提出了一种基于去噪扩散内隐模型的弱监督异常检测方法，结合分类器指导进行病态和健康主体之间的图像翻译，生成非常详细的异常地图，无需复杂的训练过程。

    Mar, 2022