LAND：基于解剖引导的 3D 胸部 CT 合成的肺部与结节扩散模型
计算机视觉与模式识别
2025-10-22 v1
摘要
本工作引入一种新的潜在扩散模型，用于生成以 3D 解剖掩码为条件的高质量 3D 胸部 CT 扫描。该方法使用单个中等范围的 GPU 生成分辨率为 256x256x256、各向同性为 1 mm 的体积图像，显著降低了与现有方法相比的计算成本。条件掩码描绘出肺部和结节区域，使能够精确控制输出解剖特征。实验结果表明，仅依据结节掩码条件化会导致解剖上不正确的输出，凸显了纳入全局肺部结构以实现准确条件化合成的重要性。该方法支持生成带有和不带肺部结节的各类 CT 体积，结节可具有不同属性，为训练 AI 模型或医务人员提供了宝贵的工具。
引用
@article{arxiv.2510.18446,
title = {LAND: Lung and Nodule Diffusion for 3D Chest CT Synthesis with Anatomical Guidance},
author = {Anna Oliveras and Roger Marí and Rafael Redondo and Oriol Guardià and Ana Tost and Bhalaji Nagarajan and Carolina Migliorelli and Vicent Ribas and Petia Radeva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.18446},
year = {2025}
}