通过将消除噪声扩散概率模型（DDPM）与优先数据保真度的重建过程相结合，我们引入了一种迭代重建算法，以减少医患暴露于电离辐射的剂量，从而实现无监督框架中的卓越重建结果。通过融合这两种技术的优点，以及应用 Nesterov 动量加速技术，我们进一步提高了重建过程的效率，为高清晰 CT 图像重建提供了潜在途径。

Oct, 2023

本研究提出了一种基于扩散概率模型的全无监督低剂量 CT 图像去噪方法，该方法无需训练数据集，并且能够在保持图像内容一致的同时生成高质量的正常剂量 CT 图像，评估结果显示其性能比多个监督学习方法更优。

May, 2023

采用扩散转换器模型（DTM）和联合紧致先验（JCP）指导的方法，该研究提出了一种改进低剂量 PET 成像的重建质量的方法，它结合了扩散模型的强大分布映射能力和变压器模型捕捉远程相关性的能力，实验证明 DTM 在提高图像质量和保留临床信息方面的有效性。

Jul, 2024

使用 DiffusionCT 模型，通过对不同患者的潜在属性进行转换，实现了 CT 影像的标准化，提供了更一致的基础用于下游分析，并进一步减少了 SPAD 影像中的噪声。

Oct, 2023

稀疏视图计算机断层扫描（CT）图像重建是一种重要方法，可以降低辐射暴露，但必然导致图像质量下降。本研究引入了一种新的级联扩散与差异缓解（CDDM）框架，包括潜空间中的低质量图像生成和像素空间中的高质量图像生成，在一个步骤的重建过程中实现了数据一致性和差异缓解。级联框架通过将一些推理步骤从像素空间移动到潜空间，从而降低了计算成本。差异缓解技术解决了由数据一致性引起的训练 - 采样差距问题，确保数据分布接近原始流形。本研究还采用了专用的交替方向乘法器方法（ADMM）来处理图像梯度，提供了一种更有针对性的正则化方法。两个数据集上的实验结果表明，与现有方法相比，CDDM 在高质量图像生成方面具有更清晰的边界，并突出了该框架的计算效率。

Mar, 2024

使用新型的 2.5D 多视角平均扩散模型 (MADM) 进行 3D 图像转换，从非衰减校正低剂量 PET (NAC-LDPET) 到校正衰减标准剂量 PET (AC-SDPET)，实现高质量的 3D 图像翻译。

Jun, 2024

通过扩散后验抽样的方法，我们提出了一种解决非线性 CT 图像重建的逆问题的新方法，该方法结合了训练先验评分函数的传统无条件扩散模型和根据非线性物理模型导出的测量似然评分函数，可以用于采样逆向扩散过程。此方法允许将扩散为基础的先验与广义的非线性 CT 图像重建结合到具有不同正向模型的多个 CT 系统设计中，无需任何额外的训练。

Dec, 2023

本研究提出了一种使用预训练扩散模型进行 CT 图像的多器官分割任务的标签高效学习方法，该方法仅需要少量标记数据，在有限标记数据场景下取得了竞争性的分割性能。

Feb, 2024

通过条件扩散模型和高频 CT 信息，我们开发了一种用于限制角度下 CBCT 重建的鲁棒且具有结构保持特性的方法 (PFGDM)，实验证明 PFGDM 在有限的转台角度下能够重建高质量的 LA-CBCT，实现更快速、更灵活和剂量减少的 CBCT 扫描。

Apr, 2024

人工智能在生物医学成像和放射治疗方面的快速发展受限于大型成像数据仓库的有限可用性。该研究介绍了一种能够使用成对网络和条件编码器生成多个相关 PET-CT - 肿瘤蒙版配对的新颖架构，通过创新的时间步骤控制机制和 “噪声播种” 策略改善 DDPM 采样一致性。尽管我们的模型需要修改感知损失函数以确保准确的特征对齐，但我们展示了生成清晰对齐的合成图像并通过生成图像改善了分割准确性。

Mar, 2024