医学图像实验数据怎么办

全面调研像顶刊MIA 医学影2023! 医学图像中的扩散模型:

33页医学扩散模型综述，共计192篇文献!本文旨在提供医学图像中扩散模型的全面概述，介绍了扩散模型背后的理论基础、基本概念以及三个通用扩散建模框架，涵盖了医学图像分割/生成/分类/配准/去噪/重建/异常检测等应用。单位: 单位: 伊朗科技大学，微软等注: 综述PDF已上传至星球，可一键秒下载

去噪扩散模型是一类生成模型，最近在各种深度学习问题中引起了极大的兴趣。 扩散概率模型定义了一个前向扩散阶段，其中通过添加高斯噪声在几个步骤中逐渐扰动输入数据，然后学习反转扩散过程以从噪声数据样本中检索所需的无噪声数据。 尽管计算负担已知，但扩散模型因其强大的模式覆盖范围和生成样本的质量而受到广泛赞赏。 利用计算机视觉的进步，医学成像领域也发现人们对扩散模型越来越感兴趣。 为了帮助研究人员驾驭这一丰富的内容，本次调查旨在提供医学成像学科中扩散模型的全面概述。 具体来说我们首先介绍扩散模型背后的坚实理论基础和基本概念以及三个通用扩散建模框架，即扩散概率模型、噪声条件评分网络和随机微分方程。 然后，我们提供了医学领域扩散模型的系统分类，并根据其应用、成像模式、感兴趣的器官和算法提出了多视角分类。 为此，我们涵盖了扩散模型在医学领域的广泛应用，包括图像到图像的转换、重建、配准、分类、分割、去噪、2/3D 生成、异常检测和其他医学相关的挑战。 此外，我们强调了一些选定方法的实际用例，然后讨论了医学领域扩散模型的局限性，并提出了满足该领域需求的几个方向。

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