PGDiffSeg：基于先验指导的参数共享注意力去噪扩散模型用于乳腺癌分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了低分辨率和高噪声医学图像中肿瘤定位的挑战，提出了PGDiffSeg模型，该模型通过参数共享注意力模块整合噪声处理和语义信息处理，提高了乳腺癌医学图像分割的准确性。此外，利用先验知识指导模型决策过程，显著提升肿瘤定位能力。实验结果显示，该模型优于现有最先进的方法，具有良好的灵活性和适用于医学图像研究的潜力。
本研究提出PGDiffSeg模型，旨在解决低分辨率和高噪声医学图像中的肿瘤定位问题。该模型通过参数共享注意力模块整合噪声与语义信息，提高乳腺癌图像分割的准确性，并利用先验知识增强肿瘤定位能力。实验结果显示，该模型优于现有方法，具备良好的灵活性和应用潜力。
