【他山之石】MICCAI'24｜随机步骤对齐的Diffusion模型，解决无监督域适应图像分割问题

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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！ 本文提出了一种新的无监督领域适应（UDA）框架，使用随机步骤对齐的Diffusion模型来解决医学图像分割中的域适应问题。该框架通过耦合的结构保持扩散模型和多级生成对抗学习，有效地对齐了特征分布，并在腹部多器官分割任务上验证了其有效性。 前言 像生成对抗网络（GANs）这样的图像生成器由于其复杂的内部工作机制，可以被视为“黑箱”， 只能访问最终生成的图像 ，使得它们无法在执行领域对齐时使用生成过程中产生的中间分布的知识。为了解决这个问题，作者提出了一个新 ………………………………