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报告主题: AI+医学影像,扩散模型赋能医学影像生成的机遇与挑战 报告日期: 9月10日(周二)10:30-11:30 报告要点: 使用基于深度学习的计算机辅助诊断模型是一种普遍趋势,为了训练和维护这类模型,获得足够数量的准确标记的医学影像数据 是一项不可避免的任务。这里的一个主要挑战是,获取和标记医学数据既昂贵又困难。另外,即使有高质量的标记样本可用,通常也出于数据安全的考量不能轻易地与其他研究人员共享。为了提高模型的准确度同时降低标注成本,数据扩充技术是一个有效且值得提倡的策略。近年来,扩散模型已经逐步成为一种主流的生成模型,并在多个领域取得显著进展。 然而,目前的生成方法的研发和验证仍然局限于提高指标,如:FID和IS,并且没有对疾病分级和诊断等下游任务进行全面且深入的调查。从医生的角度来
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