Sep, 2024

用于医学图像到图像翻译的交叉条件扩散模型

TL;DR本研究针对多模态MRI数据集的获取难题,提出了一种交叉条件扩散模型(CDM),以提高医学图像翻译的合成质量和生成效率。通过设计模态特定表示模型和模态解耦扩散网络,CDM能够有效指导合成过程,实验结果显示该方法在BraTS2023和UPenn-GBM数据集上表现优越。