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一种具有对抗去噪扩散模型的领域翻译框架，用于生成心脏超声图像的合成数据集
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新型流程，使用心脏超声语义标签图引导的去噪扩散概率模型（DDPMs）生成合成图像，可用于医学影像分析任务的深度学习模型训练。该流程在未见实际数据的数据集上进行了评估，与现有技术相比，Dice分数分别增加了9.09％，3.7％和15.0％，具有潜力应用于其他医学成像模态的任务。
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关键要点
- 提出了一种新型流程，通过心脏超声语义标签图引导的去噪扩散概率模型生成合成图像。
- 合成图像可作为医学影像分析任务的深度学习模型训练中真实数据的替代品。
- 该流程在未见实际数据的数据集上进行了评估。
- 与现有技术相比，Dice分数分别增加了9.09％、3.7％和15.0％。
- 该流程具有应用于其他医学成像模态任务的潜力。
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