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本文提出了一种新型流程,使用心脏超声语义标签图引导的去噪扩散概率模型(DDPMs)生成合成图像,可用于医学影像分析任务的深度学习模型训练。该流程在未见实际数据的数据集上进行了评估,与现有技术相比,Dice分数分别增加了9.09%,3.7%和15.0%,具有潜力应用于其他医学成像模态的任务。

一种具有对抗去噪扩散模型的领域翻译框架,用于生成心脏超声图像的合成数据集

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-07T00:00:00Z
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