基于扩散 Schrödinger 桥进行模糊医学图像分割
计算机视觉与模式识别
2025-09-23 v1 人工智能
摘要
由于病灶边界不清晰和掩模变异性，医学图像的精确分割具有挑战性。我们提出了\emph{Segmentation Sch"{o}dinger Bridge (SSB)}，首次将 Schrödinger Bridge 应用于模糊医学图像分割，建模联合图像-掩模动力学以提升性能。SSB 保持结构完整性，在无需额外引导的情况下描绘不清晰的边界，并通过一种新型损失函数保持多样性。我们进一步提出了\emph{多样性共识指数} () 来量化人类标注之间的变异性，既捕捉多样性又捕捉共识。SSB 在 LIDC-IDRI、COCA 和 RACER（内部数据集）上实现了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2509.17187,
title = {Ambiguous Medical Image Segmentation Using Diffusion Schr\"{o}dinger Bridge},
author = {Lalith Bharadwaj Baru and Kamalaker Dadi and Tapabrata Chakraborti and Raju S. Bapi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.17187},
year = {2025}
}
备注
MICCAI 2025 (11 pages, 2 figures, 1 table, and 26 references)