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

主要观点总结

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。

关键观点总结

关键观点1: 新的UDA框架利用扩散模型捕获和转移域间知识，解决领域偏移问题。

该框架设计了一个耦合的结构保持扩散模型，通过多步合成中间图像，使中间图像分布可访问。进一步开发了随机步骤对齐策略来对齐特征分布，提高适应能力。实验证明该框架在腹部多器官分割任务上的有效性。

关键观点2: 扩散模型在图像生成中的应用。

与传统的生成对抗网络（GANs）相比，扩散模型逐步合成图像，可推导从原始图像到最终生成图像的所有中间图像。这些中间图像包含了源域和目标域之间的大量分布知识，对于基于生成的UDA任务，扩散模型更适合作为生成器。

关键观点3: 多级生成对抗学习方法的应用。

该研究采用了多级生成对抗学习方法来对齐扩散模型整个生成过程中生成的数据。这种方法不仅对齐了特征分布，还在预测空间上实施了一致性约束，进一步提升了模型的泛化能力。

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨 ReadingPapers 来源丨 ReadingPapers 编辑丨极市平台 极市导读   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。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 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，作者提出了一个新的UDA框架，利用扩散模型来捕获和转移一定量的域间知识，从而减轻领域偏移问题。设计了一个耦合的结构保持扩散模 ………………………………