基于差异的脑 MRI 病变检测扩散模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种名为差异分布医学扩散（DDMD）的模型，用于脑 MRI 中的病变检测，通过将异构样本中的分布差异转化为图像级注释的不一致性，保留了像素级的不确定性，并实现了隐式分割集合，最终提高了整体检测性能。通过在包含脑肿瘤检测的多模态 MRI 扫描的 BRATS2020 基准数据集上进行的详尽实验，证明了我们方法与当前方法相比的良好性能。
本文提出了一种名为差异分布医学扩散（DDMD）的模型，用于脑 MRI 中的病变检测。通过将异构样本中的分布差异转化为图像级注释的不一致性，保留了像素级的不确定性，并实现了隐式分割集合，最终提高了整体检测性能。实验证明了该方法在脑肿瘤检测方面的良好性能。
