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摘要。生成图像重建算法（例如调节条件扩散模型）在医学成像领域越来越流行。这些功能强大的模型可以将低信号比率（SNR）输入转换为具有高SNR的出现的输出。但是，输出可以具有一种称为幻觉的新类型错误。在医学成像中，这些幻觉对于放射科医生来说可能并不明显，但可能会导致诊断错误。通常，幻觉是指由机器学习模型引起的对象结构的估计错误，但是没有广泛接受的方法来评估幻觉幅度。在这项工作中，我们提出了一个新的图像质量指标，称为幻觉指数。我们的方法是计算从重建图像的分布到零幻觉参考分布的距离。为了评估我们的方法，我们对电子显微镜图像，模拟噪声测量和应用基于扩散的重现进行了数值实验。我们重复采样了测量和生成重建，以计算样品平均值和协方差。对于零幻觉参考，我们使用了应用于地面真理的正向扩散过程。我们的结果表明，较高的测量SNR导致相同的明显图像质量的幻觉指数降低。我们还评估了早期停止在反向扩散过程中的影响，并发现更适度的降解强度可以减少幻觉。我们认为，该指标对于评估生成图像重建或作为警告标签可能很有用，可以将医学图像中幻觉的程度告知放射科医生。
幻觉索引：生成重建模型的图像质量指标
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