arXiv:2402.19043v2 [eess.IV] 2024 年 7 月 19 日__

arXiv:2402.19043v2 [eess.IV] 2024 年 7 月 19 日

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arXiv:2402.19043v2 [eess.IV] 2024 年 7 月 19 日

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摘要。由于 CT 或 MR 扫描的三维特性，医学图像的生成建模是一项特别具有挑战性的任务。现有方法大多采用逐块、逐片或级联生成技术，将高维数据放入有限的 GPU 内存中。然而，这些方法可能会引入伪影，并可能限制模型对某些下游任务的适用性。本文介绍了 WDM，这是一种基于小波的医学图像合成框架，它将扩散模型应用于小波分解图像。所提出的方法是一种将 3D 扩散模型扩展到高分辨率的简单而有效的方法，可以在单个 40 GB GPU 上进行训练。在 128 × 128 × 128 分辨率下对 BraTS 和 LIDC-IDRI 无条件图像生成的实验结果与最近的 GAN、扩散模型和潜在扩散模型相比，展示了最先进的图像保真度 (FID) 和样本多样性 (MS-SSIM) 得分。我们提出的方法是唯一能够以 256 × 256 × 256 的分辨率生成高质量图像的方法，优于所有比较方法。项目页面位于 https://pfriedri.github.io/wdm-3d-io 。

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