自适应潜在扩散模型用于三维医学图像到图像翻译：多模态磁共振成像研究

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

提出了基于潜在扩散模型的多模态图像转换模型，通过使用切换块进行图像到图像转换，解决了临床实践中获取多种模态图像的难题，实现了高质量的目标模态生成。

该研究提出了一种新的医学图像压缩和解压缩框架，使用潜在扩散模型（LDM）进行压缩，实验结果表明该方法优于传统算法。使用解压缩文件训练的CNN模型性能与使用原始图像文件训练的相当。该方法能显著减小数据集大小，占用空间更小。对于有损压缩算法中的降噪和替代复杂的基于小波的无损算法具有重要意义。

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