生成增强三维医学影像
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。GEM-3D 是一种基于条件扩散模型的新型生成方法,通过将 3D 医学图像分解为掩模和患者信息,从现有数据集中生成不同变化的高质量 3D 医学图像,实现了数据集的增强。
MedGen3D框架生成带医学掩模的逼真三维医学图像,通过多标签掩模序列和条件多条件扩散概率模型处理,为下游分割任务提供有价值的数据。
GEM-3D 是一种基于条件扩散模型的新型生成方法,通过将 3D 医学图像分解为掩模和患者信息,从现有数据集中生成不同变化的高质量 3D 医学图像,实现了数据集的增强。
MedGen3D框架生成带医学掩模的逼真三维医学图像,通过多标签掩模序列和条件多条件扩散概率模型处理,为下游分割任务提供有价值的数据。