Jun, 2024

多种医学模态下的合成数据生成人工智能：最新发展及挑战的系统综述

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TL;DR本研究综述了生成模型在合成各种医学数据类型方面的广泛应用，探索了合成应用、生成技术和评估方法等方面的见解，强调了医学数据的唯一性和临床应用的需求。同时，研究也揭示了医学图像评估方法的不足之处，呼吁进行深入评估、基准测试和比较研究以促进开放和合作。
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发现论文，激发创造
  • 利用生成模型提升临床文档的质量

    通过合成数据生成技术来提升临床文档编制的方法，生成高质量的合成文本以准确和高效地改善现有的文档工作流程，进而改善病患护理、减少行政负担和提高医疗系统效率。

    Jun, 2024

  • 在医疗领域利用生成式人工智能模型进行合成数据生成：平衡研究和隐私

    本文探讨使用生成式 AI 模型，如 GAN 和 VAE，为研究和培训创建逼真的匿名患者数据，以及在医疗保健中应用合成数据的益处、挑战和未来研究方向。

    May, 2023

  • 合성医学影像的质量如何？肺部超声的实证研究

    通过使用生成模型中的合成训练数据，本研究提出了一个全面框架，以提高医学图像分析的模型开发效果，同时解决数据稀缺、数据不平衡和患者隐私问题。通过在各种规模的数据集上进行测试，我们展示了生成模型作为数据增广方法的优势，以及通过敌对方法保护患者隐私以及使用实际留存数据进行模型测试的新型性能指标。我们证明了使用合成数据和真实数据进行训练优于仅使用真实数据进行训练，并且仅使用合成数据进行训练的模型接近仅使用真实数据进行训练的模型。

    Oct, 2023

  • 基于 GAN 的皮肤病应用生成建模 -- 比较研究

    利用生成对抗网络 (GANs) 创建合成数据是解决医疗数据库隐私政策问题的好方法。本文探讨了集中式和分散式条件和非条件 GANs 的性能以及其在现实和理想情况下生成病变数据的能力，并说明了 GANs 训练过程中潜空间和嵌入可视化的技术，以及 GANs 的真实性和泛化性评估等问题。

    Aug, 2022

  • 双对抗生成网络生成的合成医学图像

    该研究提出了一种基于生成对抗网络的新型双阶段流水线，用于从医学图像数据中生成合成医学图像，并开发了 SynthMed 在线数据库以促进医学图像任务的发展。

    Sep, 2017

  • 医学图像分析中的 GANs

    该综述性论文详细讨论了 GAN 在医学图像分析中的应用，强调了其用于数据模拟和标注数据稀缺性方面的潜在优势，并讨论了未来的研究方向。

    Sep, 2018

  • 利用人类反馈将合成医学图像与临床知识对齐

    该研究提出一种 “病理学家在环路中” 的框架，通过人工专家的反馈，将临床知识注入扩散模型，从而生成具有临床可信度的合成医学影像。

    Jun, 2023

  • 生成对抗网络用于大脑影像合成的综述

    本文主要介绍了使用生成对抗网络（GAN）进行医学图像合成的研究。作者总结了最近应用 GAN 进行交叉模态大脑图像合成的进展，包括 CT 合成 PET、CT 合成 MRI、MRI 合成 PET 以及相反的方向。

    May, 2023

  • 利用 GAN 应对 COVID-19 数据稀缺：超越炒作

    本研究分析了 43 项 GAN 生成合成数据的研究的发表情况，并发现存在数据偏见、缺乏可复现性、缺乏来自放射学家或其他领域专家的反馈等问题。最后，提出了建议以指导未来的研究。

    Apr, 2023

  • 利用潜在扩散模型的合成数据增强医疗图像分类器

    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