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利用再识别揭示视频扩散模型中的隐含子空间
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
潜在扩散模型在医学图像合成中应用广泛，但存在患者数据记忆化问题，可能导致隐私泄露。研究显示，CT、MRI和X射线数据集中分别有41.7%、19.6%和32.6%的记忆化现象。增加训练数据和数据增强可减少记忆化，而过度训练则会加剧。建议在开放数据共享前评估合成数据的记忆化影响。
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关键要点
- 潜在扩散模型在医学图像合成中应用广泛，旨在保护患者隐私。
- 模型存在患者数据记忆化问题，可能导致隐私泄露和患者重新识别。
- 在医学图像领域，对记忆化问题的关注相对较少。
- 研究评估了CT、MRI和X射线数据集的记忆化现象，分别为41.7%、19.6%和32.6%。
- 增加训练数据和数据增强可以减少记忆化，而过度训练则会加剧记忆化。
- 建议在开放数据共享前评估合成数据的记忆化影响。
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