DiffSeg：一种基于扩散差异的皮肤病变分割模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。DiffSeg 基于扩散差异原理，利用扩散模型从具有多样的语义信息的图像中提取基于噪声的特征，识别出疾病区域，同时通过模拟医生的注释行为，可视化分割结果的一致性和模糊性，并使用广义能量距离（GED）量化输出不确定性，帮助医生解释和决策。最后，通过密集条件随机场（DenseCRF）算法整合输出，考虑像素之间的相关性，改善准确度并优化分割结果。我们在 ISIC 2018 Challenge...
本论文提出了DermoSegDiff框架，用于早期检测和准确诊断皮肤病。该框架融入边界信息，并引入新的损失函数，优先考虑边界并降低其他区域的重要性。实验结果显示DermoSegDiff在多个皮肤分割数据集上表现优越。
