MAISI-v2

AI生成合成前列腺MRI以改善癌症分类

研究人员开发了一种条件生成模型来创建合成T2加权（T2W）前列腺MRI图像，旨在解决临床显著前列腺癌（csPCa）分类代表性训练数据稀缺的问题。该模型是MAISI-v2的扩展，整合了csPCa类别、分区和病灶掩模引导，实现了从13.28到2.04的弗雷歇起始距离（FID）的显著降低。当用于增强训练数据时，这些合成图像在各种模拟场景中提高了基于T2W的csPCa分类器的AUC，尽管益处并未在不同机构之间持续转移。