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#MedSegDiff
MedSegDiff: 基于扩散概率模型的医学图像分割新方法
2 个月前
MedSegDiff是一种创新的医学图像分割方法,通过结合扩散概率模型和变压器架构,在多种医学影像模态上实现了最先进的分割性能。本文将深入介绍MedSegDiff的原理、架构、应用以及最新进展。
MedSegDiff
医学图像分割
扩散模型
深度学习
人工智能
Github
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2 个月前
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MedSegDiff
MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架,基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件,MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图,并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性,在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务,包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等,并提供详细使用说明和示例。
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