Jun, 2024

单步反向过程稳定的生物医学图像扩散分割

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TL;DR通过稳定扩散（SD）模型，我们引入了第一个潜伏扩散分割模型 ——SDSeg，该模型在医学图像分割中克服了资源和时间需求大、多步反向过程和多个样本预测可靠性等挑战，实验证明它在包含不同成像模态的五个基准数据集上胜过现有的最新方法。
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发现论文，激发创造
  • SegDiff: 基于扩散概率模型的图像分割

    本研究提出了一种新方法，利用扩展后的扩散概率方法，通过端到端学习和使用编码器 - 解码器网络，对图像进行分割。该方法可以迭代地细化分割图，获得最终的分割结果，在多个基准数据集上获得了最先进的结果。

    Dec, 2021

  • 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

  • DiffSeg：一种基于扩散差异的皮肤病变分割模型

    DiffSeg 基于扩散差异原理，利用扩散模型从具有多样的语义信息的图像中提取基于噪声的特征，识别出疾病区域，同时通过模拟医生的注释行为，可视化分割结果的一致性和模糊性，并使用广义能量距离（GED）量化输出不确定性，帮助医生解释和决策。最后，通过密集条件随机场（DenseCRF）算法整合输出，考虑像素之间的相关性，改善准确度并优化分割结果。我们在 ISIC 2018 Challenge 数据集中展示了 DiffSeg 的有效性，优于现有基于 U-Net 的方法。

    Apr, 2024

  • 使用扩散模型进行模糊医学图像分割

    该研究提出了一种利用扩散模型和随机采样方法生成多个可行的医学图像分割结果的方法，这种方法应用于 CT、超声波和 MRI 图像时，不仅能够提高分割准确度而且能够捕捉自然变异，同时还提出了一种度量分割结果多样性的新指标。

    Apr, 2023

  • EmerDiff：扩散模型中的新兴像素级语义知识

    使用稳定扩散模型从特征图中提取语义信息，构建高分辨率细分割地图，以展示像素级语义知识的存在。

    Jan, 2024

  • 基于切片隐式扩散模型的 3D MRI 合成：改善数据稀缺情况下肿瘤分割任务

    利用切片扩散架构，从医学图像生成融合体数据和对应掩膜，以解决医学图像分割中数据获取不足的问题，并考虑肿瘤特征进行生成，通过对 BRATS2022 数据集的实验证明生成数据对数据增强的有效性。

    Jun, 2024

  • 基于扩散模型的标签效率语义分割

    本文研究了扰动扩散概率模型在语义分割任务中的应用，特别是在标注数据有限的情况下。通过探究预训练扩散模型的中间层，我们发现它们可以有效地捕捉输入图像的语义信息，并成为像素级别的分割表示。基于这些观察，我们提出了一种简单的分割方法，能在仅有少量训练图像的情况下显著提高性能。

    Dec, 2021

  • Hyper-SD: 轨迹分段一致性模型的高效图像合成

    Hyper-SD is a novel framework that combines the advantages of ODE Trajectory Preservation and Reformulation, achieving state-of-the-art performance in multi-step inference with diffusion models.

    Apr, 2024

  • 基于评分的表面冷扩散模型用于医学图像分割

    本研究提出了一种基于条件得分的生成建模框架，用于医学图像分割，该框架依赖于分割掩模的参数化表面表示。实验结果表明，与其他常用的图像分割模型相比，我们的模型在分割准确度方面表现出色，并且由于其生成性质，还能够估计分割的不确定性以进行进一步的分析。

    Dec, 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