关于从偏见和合成 CXR 图像的准确性角度看幻觉的观念
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。利用 Stabile Diffusion 模型 (RoentGen) 对医学影像进行数据增强，并进行偏倚分析和幻像检测，结果发现生成的合成胸部 X 射线图像中存在分类偏差和幻像，指向了解释合成影像的新研究方向，以进一步理解相关风险和医学应用中的患者安全性。
本研究提出了一种策略来克服大规模自然-医学分布偏移，并使用预先训练的潜在扩散模型在公开可用的胸部X射线（CXR）及其对应的放射学（文本）报告语料库上进行调整，评估了生成的高保真CXR的图像质量和文本-图像对齐的能力，并观察到使用数据增强的方式训练动态成像分类器的证据。
