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摘要。超声视频分类可以实现自动诊断，并成为重要的研究领域。但是，公开可用的超声视频数据集仍然稀缺，阻碍了开发有效的视频分类模型的进展。我们通过从可读取的丰富超声图像中合成合理的超声视频来解决这种短缺。为此，我们引入了一个潜在的动态扩散模型（LDDM），以有效地将静态图像转换为具有现实视频特征的动态序列。我们在BUSV基准上展示了强大的定量结果和视觉吸引力的合成视频。值得注意的是，关于真实和LDDM合成视频的组合的培训视频分类模型大大改善了单独使用真实数据的性能，这表明我们的方法成功地模拟了对歧视至关重要的动态。我们的图像到视频方法提供了有效的数据增强解决方案，以推进超声视频分析。代码可在https://github.com/medaitech/u_i2v上找到。
超声图像到视频通过潜在动态扩散模型
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