AdaptDiff：通过弱条件语义扩散实现跨模态领域适应的视网膜血管分割

本研究解决了深度学习在医疗图像分割中面临的领域适应问题，尤其是在缺乏手动标注的情况下。提出的AdaptDiff方法通过无监督的领域适应技术，利用伪标签和条件语义扩散模型有效增强了视网膜血管分割模型在未见模态上的表现。本研究在多个公开数据集上的实验结果表明，AdaptDiff显著提高了分割性能，具有重要的临床应用潜力。