LPUWF-LDM：用于有限数据集上精准生成晚期超广域 fluorescein 血管造影的增强型潜在扩散模型
计算机视觉与模式识别
2024-09-04 v1 人工智能
摘要
超广域 fluorescein 血管造影 (UWF-FA) 可用于精准识别眼部疾病，使用硝酸 fluorescein，这可能产生不良反应。现有研究开发了从超广域扫描激光光景像 (UWF-SLO) 生成 UWF-FA 的方法，以减少注射相关的不良反应。然而，这些方法在生成高质量的晚期 UWF-FA方面效果有限，尤其是在病灶区域和细节方面。生成高质量晚期 UWF-FA面临两个主要挑战：成对 UWF-SLO 和早期/晚期 UWF-FA 数据集的稀缺，以及在病灶区域和潜在血液渗漏区域实现真实感的需求。本研究引入一种改进的潜在扩散模型框架，用于从有限的成对 UWF 图像生成高质量的晚期 UWF-FA。为解决上述挑战，我们采用利用跨时域区域差异损失的模块，该模块鼓励模型关注早期与晚期之间的差异。此外，我们在扩散前向过程中引入低频增强噪声策略，以提高医学图像的真实感。为进一步提升变分自编码器模块的映射能力，尤其是在数据有限的情况下，我们实现了带门控卷积的编码器，以从条件图像中提取额外信息。我们的超广域晚期 fluorescein 血管造影潜在扩散模型 (LPUWF-LDM) 有效重构晚期 UWF-FA中的细节，并在有限数据集上实现了超越现有方法的领先性能。我们的源代码已公开提供于：https://github.com/Tinysqua/****
引用
@article{arxiv.2409.00726,
title = {LPUWF-LDM: Enhanced Latent Diffusion Model for Precise Late-phase UWF-FA Generation on Limited Dataset},
author = {Zhaojie Fang and Xiao Yu and Guanyu Zhou and Ke Zhuang and Yifei Chen and Ruiquan Ge and Changmiao Wang and Gangyong Jia and Qing Wu and Juan Ye and Maimaiti Nuliqiman and Peifang Xu and Ahmed Elazab},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.00726},
year = {2024}
}
备注
13 pages, 7 figures