一篇最近发表在arXiv上的调查论文详细介绍了使用扩散模型进行医学图像修复的进展和挑战。该论文系统地回顾了60项研究，强调了研究兴趣的增长以及像去噪扩散概率模型和潜在扩散模型这类模型在重建缺失或损坏的医学图像数据方面的有效性。虽然这些模型在伪影去除和数据增强等应用中表现出强大的性能，尤其是在MRI和CT扫描中，但该调查也指出了关键挑战，包括缺乏标准化基准、数据集多样性有限以及在各种临床场景中的验证不足。 AI
影响 强调了扩散模型在提高医学影像诊断准确性和临床应用方面的潜力。
排序理由 分析生成模型特定应用的调查论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- CT
- denoising diffusion probabilistic models
- Diffusion Models
- latent diffusion models
- Medical Image Inpainting
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