全面調研像頂刊MIA?醫(yī)學影2023! 醫(yī)學圖像中的擴散模型:

33頁醫(yī)學擴散模型綜述，共計192篇文獻!本文旨在提供醫(yī)學圖像中擴散模型的全面概述，介紹了擴散模型背后的理論基礎、基本概念以及三個通用擴散建?？蚣?，涵蓋了醫(yī)學圖像分割/生成/分類/配準/去噪/重建/異常檢測等應用。單位: 單位: 伊朗科技大學，微軟等注: 綜述PDF已上傳至星球，可一鍵秒下載

去噪擴散模型是一類生成模型，最近在各種深度學習問題中引起了極大的興趣。 擴散概率模型定義了一個前向擴散階段，其中通過添加高斯噪聲在幾個步驟中逐漸擾動輸入數(shù)據(jù)，然后學習反轉擴散過程以從噪聲數(shù)據(jù)樣本中檢索所需的無噪聲數(shù)據(jù)。 盡管計算負擔已知，但擴散模型因其強大的模式覆蓋范圍和生成樣本的質量而受到廣泛贊賞。 利用計算機視覺的進步，醫(yī)學成像領域也發(fā)現(xiàn)人們對擴散模型越來越感興趣。 為了幫助研究人員駕馭這一豐富的內容，本次調查旨在提供醫(yī)學成像學科中擴散模型的全面概述。 具體來說我們首先介紹擴散模型背后的堅實理論基礎和基本概念以及三個通用擴散建?？蚣?，即擴散概率模型、噪聲條件評分網(wǎng)絡和隨機微分方程。 然后，我們提供了醫(yī)學領域擴散模型的系統(tǒng)分類，并根據(jù)其應用、成像模式、感興趣的器官和算法提出了多視角分類。 為此，我們涵蓋了擴散模型在醫(yī)學領域的廣泛應用，包括圖像到圖像的轉換、重建、配準、分類、分割、去噪、2/3D 生成、異常檢測和其他醫(yī)學相關的挑戰(zhàn)。 此外，我們強調了一些選定方法的實際用例，然后討論了醫(yī)學領域擴散模型的局限性，并提出了滿足該領域需求的幾個方向。

AIGC生成技術交流：本星球主要分享AIGC最新技術，包括數(shù)字人實戰(zhàn)技術、AI作畫技術、聲音克隆技術、大語言模型技術、三維重建技術等。我們還提供校招信息、面試題等內容，幫助各個層次的人實現(xiàn)自己的理想。不論是校招還是社招，還是你想快速融入AIGC創(chuàng)業(yè)潮流，迅速掌握AIGC論文方法的更新迭代，這個星球都適合你。

關注公眾號 CV算法小屋 了解更多校招信息?