机构名称：
¥ 1.0
图像综合方法，例如生成对抗性网络，已成为医学图像分析任务中数据增强的一种形式。克服公共访问数据和提出质量注释的短缺主要是有益的。然而，当前技术通常缺乏对产生的疾病中详细内容的控制，例如疾病模式的类型，病变的位置以及诊断的属性。在这项工作中，我们在生成模型（即扩散模型）中适应了lat-est Advance，并使用使用特异性的视觉和文本提示来生成皮肤镜图像，并使用添加的控制流。我们进一步证明了基于扩散模型的框架比古典生成模型的优势在图像质量和提高皮肤病变上的分割性能方面的优势。它可以使SSIM图像质量度量增加9％，而骰子系数比以前的艺术增加了5％。
通过扩散来增强皮肤镜损伤的分割...
主要关键词
相关文件推荐
