DiNO-Diffusion. 自监督预训练扩展医学扩散
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。使用自我监督方法训练潜在扩散模型的 DiNO-Diffusion 方法，在医学成像领域展示了广泛的覆盖能力，能够生成语义多样且量级较小的合成数据集，用于数据增强时可提高 20％的分类性能。此外，DiNO-Diffusion 表现出良好的零样本分割性能和图像解剖对齐效果，同时可以适用于其他医学成像模态或先进的扩散模型，为医学成像领域的大规模多领域图像生成提供可能。
DiNO-Diffusion方法使用自监督学习训练潜在扩散模型，在医学影像领域展示了广泛的覆盖范围。它能够生成多样且小规模的合成数据集，通过数据增强提高了分类性能20%。此外，DiNO-Diffusion表现出良好的零样本分割性能和图像解剖对齐能力，可应用于其他医学影像模态或高级扩散模型，为医学影像领域的大规模多领域图像生成提供了可能性。
