MAISI：用于合成影像的医学人工智能
数学物理
2025-02-19 v2 高能物理 - 理论
math.MP
摘要
医学影像分析面临数据稀缺、标注成本高昂和隐私问题等挑战。本文介绍了医学人工智能合成影像（MAISI），一种使用扩散模型生成合成三维计算机断层扫描（CT）图像以应对这些挑战的方法。MAISI 利用体积压缩基础网络和潜在扩散模型，能够生成具有灵活体积尺寸和体素间距的高分辨率 CT 图像（最大体积维度可达 512 x 512 x 768）。通过集成 ControlNet，MAISI 可以处理包括 127 个器官结构在内的器官分割，作为附加条件，并能够生成可用于各种下游任务的精确标注的合成图像。我们的实验结果表明，MAISI 能够生成多样且解剖学上准确的图像，展示了其利用合成数据解决上述挑战的巨大潜力。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.11168,
title = {Deformations in spinor bundles: Lorentz violation and further physical implications},
author = {J. M. Hoff da Silva and R. T. Cavalcanti and G. M. Caires da Rocha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.11168},
year = {2025}
}
备注
15 pages, no figures, accepted for publication in the Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical