人工智能 | Nat.Med | 自我提升的生成基础模型在合成医学图像生成和临床应用中的研究

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JingDu_Cover.png Basic Information 英文标题：Self-improving generative foundation model for synthetic medical image generation and clinical applications 中文标题：自我提升的生成基础模型在合成医学图像生成和临床应用中的研究 发表日期：11 December 2024 文章类型：Article 所属期刊：Nature Medicine 文章作者：Jinzhuo Wang | Jia Qu 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41591-024-03359-y Abstract Para_01 在许多临床和研究环境中，高质量医学影像数据集的匮乏限制了人工智能（AI）临床应用的潜力。 这一问题在较少见的疾病、代表性不足的人群以及新兴的成像模式中尤为突出，在这些情况下，多样且全面的数据集往往不足。 为了解决这一挑战，我们引入了一种称为MINIM的统一医学图像-文本生成模型，该模型能够基于文本指令合成多种器官的医学图像，涵盖不同的成像模式。 临床医生的评估和严格的 ………………………………