Awesome Diffusion Models in Medical Imaging: A Comprehensive Survey

Awesome Diffusion Models in Medical Imaging: A Comprehensive Survey

近年来,扩散模型在医学影像分析领域取得了显著进展。本文全面综述了扩散模型在医学影像分析中的最新研究成果和应用。

1. 简介

扩散模型是一类新兴的生成模型,通过逐步向输入数据添加噪声并学习反向去噪过程来生成数据。由于其强大的生成能力和高质量的样本,扩散模型在医学影像分析中引起了广泛关注。本文旨在全面回顾扩散模型在医学影像领域的最新进展。

2. 扩散模型在医学影像中的主要应用

2.1 异常检测

扩散模型在医学影像异常检测中表现出色。例如:

• Binary Noise for Binary Tasks: 提出了一种基于掩码伯努利扩散的无监督异常检测方法。
• Diffusion Models with Implicit Guidance: 利用隐式引导的扩散模型进行医学异常检测。
• MAEDiff: 结合掩码自编码器和扩散模型进行脑部图像的无监督异常检测。

2.2 图像去噪

扩散模型在医学图像去噪方面也取得了不错的效果:

• SDDPM: 针对超声图像的散斑噪声去除的扩散概率模型。
• DDM2: 基于生成扩散模型的自监督扩散MRI去噪方法。
• 低剂量CT去噪: 利用扩散概率模型实现20倍加速的低剂量CT去噪。

2.3 图像分割

扩散模型在医学图像分割任务中也展现出了强大的性能:

• Diffuse-UDA: 利用外观和结构对齐的扩散模型解决医学图像分割中的无监督域适应问题。
• FDiff-Fusion: 基于模糊学习的去噪扩散融合网络用于3D医学图像分割。
• DiffRect: 利用潜在扩散进行半监督医学图像分割中的标签校正。

3. 未来研究方向

• 扩散模型与其他深度学习技术的结合
• 面向特定医学任务的扩散模型设计
• 扩散模型在临床实践中的应用和验证
• 提高扩散模型的计算效率

4. 结论

扩散模型为医学影像分析带来了新的机遇和挑战。随着研究的不断深入,扩散模型有望在医学影像领域发挥更大的作用,为临床诊断和治疗提供有力支持。

本文综述了扩散模型在医学影像分析中的最新进展,涵盖了异常检测、去噪、分割等多个方向。我们希望这篇综述能为相关研究人员提供有价值的参考,推动扩散模型在医学影像领域的进一步发展。