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SonpireTigene Isteparvovec用于高级视网膜炎的色素：有效性和价值
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效果超出了健康和特殊的道德优先事项*，尽管目前可用的治疗方法，但仍有很大的未满足需求。这种情况对于来自医疗保健系统尚未公平服务的种族/族裔的人们具有很大的相关性。这种治疗可能会在照顾者的生活质量和/或追求自己的教育，工作和家庭生活的能力方面取得重大改善。该治疗通过其作用机理或交付方法来改善有效治疗的机会。*在某种程度上，将如何判断任何有效治疗方法的任何有效治疗方法的价值在某种程度上如何判断，并旨在反映特定治疗对患者，护理人员和社会的更广泛影响。有关其他信息，请参阅ICER价值评估框架。ICER鼓励利益相关者在其公众评论中提供有关这些要素的意见。
cosign：一致性模型的几步性指导
摘要。扩散模型已被证明是解决一般反问题的强大先验。大多数现有的基于扩散模型的In-verse问题求解器（DIS）采用插件方法来指导采样轨迹，以投影或梯度指导。虽然有效，但这些方法通常需要数百个采样步骤，在推理时间和重建质量之间构成了困境。在这项工作中，我们尝试将推理步骤的边界推向1-2 NFE，同时仍保持高重建质量。为了实现这一目标，我们提议利用扩散模型的预处理蒸馏，即一致性模型，作为数据先前的数据。实现少量步骤指南的关键是在一致性模型的采样过程中执行两种类型的约束：通过优化使用控制和硬测量约束的软测量约束。支持单步重建和多步进，该框架进一步提供了一种通过额外的计算成本来交易图像质量的方法。在可比较的NFE中，我们的方法在基于扩散的反问题解决方面实现了新的最新方法，展示了为现实世界应用使用基于先前的基于基于先前的In-verse问题求解器的重要潜力。代码可在以下网址找到：https：//github.com/biomed-ai-lab-u-michgan/cosign。