ImgX-DiffSeg:基于 DDPMs 的 3D 医学图像分割

ImgX-DiffSeg是一种基于DDPMs的3D医学图像分割方法,通过优化训练和推理策略,解决了传统架构的效率问题。该模型直接预测分割图,减少了对先前时间步信息的依赖,实验表明在3D图像上表现优越。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

ImgX-DiffSeg:基于 DDPMs 的 3D 医学图像分割

目录

  • 前言
  • 目前存在的问题
  • ImgX-DiffSeg 架构
    • 概述
    • DDPM with Variance Schedule Resampling
    • Diffusion Model for Segmentation
  • 实验
  • 总结
  • 参考

本文首发于 GiantPandaCV,未经允许不得转载!!

前言

本篇文章继续解读医学图像 diffusion 系列,之前我们分别介绍过在自监督和有监督分割中的 diffusion 应用。链接:

  • https://mp.weixin.qq.com/s/7g3_4hHfKCAp2WQibkbzgA

  • https://mp.weixin.qq.com/s/TR6TaTGAdzQZNPUgSRARrQ

而这次的《Importance of Aligning Training Strategy with Evaluation for Diffusion Models in 3D Multiclass Segmentation》这篇文章并不是一种

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