医图顶刊 TMI'24 | 基于互信息引导扩散的零样本跨模态医学图像翻译

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点击下方“ ReadingPapers ”卡片，每天获取顶刊论文解读 论文信息 题目：Mutual Information Guided Diffusion for Zero-Shot Cross-Modality Medical Image Translation 基于互信息引导扩散的零样本跨模态医学图像翻译 作者：Zihao Wang, Yingyu Yang, Yuzhou Chen, Tingting Yuan, Maxime Sermesant, Hervé Delingette, and Ona Wu 摘要 跨模态数据翻译在医学图像计算中引起了极大的兴趣。深度生成模型在解决相关挑战方面显示出性能提升。尽管如此，作为图像翻译的一个基本挑战，零样本学习跨模态图像翻译的保真度问题仍未得到解决。为了弥补这一空白，我们提出了一种新颖的无监督零样本学习方法，称为互信息引导扩散模型（Mutual Information guided Diffusion Model），该模型通过利用不同模态之间的固有统计一致性来学习将未见过的源图像翻译到目标模态。为了克服高维互信息计算的难题，我们提出了一 ………………………………