医学影像中的物理启发生成模型综述
原文中文,约500字,阅读约需1分钟。发表于: 。物理启发的生成模型,特别是扩散和泊松流模型,在医学成像中增强了贝叶斯方法,并有很大实用价值。本综述论文检查了这类生成方法的转变作用,首先回顾了各种物理启发的生成模型,包括去噪扩散概率模型(DDPM),基于分数的扩散模型以及泊松流生成模型(PFGM 和...
这篇综述论文介绍了物理启发的生成模型在医学成像中的应用,包括图像重建、图像生成和图像分析。它回顾了各种物理启发的生成模型,并讨论了它们的准确性、稳健性和加速度。未来的研究方向包括统一化生成模型、与视觉语言模型的整合以及潜在新应用。这个新型物理驱动生成模型家族在医学成像领域有巨大潜力。