Tabla de contenido
- prefacio
- Diferencia MedSeg
- Codificación condicional dinámica
- Analizador FF
- experimento
- MedSegDiff-V2
- descripción general
- Condición de anclaje con atención espacial gaussiana
- Condición semántica con SS-Anterior
- experimento
- Resumir
- referencia
¡Este artículo se publicó por primera vez en GiantPandaCV y no se puede reproducir sin permiso! !
prefacio
En un artículo anterior (ICLR 2023), presentamos una aplicación del modelo de difusión en la segmentación de imágenes médicas (https://mp.weixin.qq.com/s/7g3_4hHfKCAp2WQibkbzgA), se recomienda que el modelo de difusión no Los estudiantes que entender se da prioridad a la lectura, que cubre algunos conceptos básicos. El artículo anterior fue para aplicar la difusión al aprendizaje autosupervisado, y MedSegDiff es un marco supervisado, que ahora se ha actualizado a la versión V2. La versión V2 es diferente de la V1 al usar Transformer y es adecuada para la clasificación múltiple. MedSegDiff-V1 ha sido aceptado en MIDL 2023.
Diferencia MedSeg
MedSegDiff introduce la codificación condicional dinámica basada en el DPM original para mejorar la capacidad de atención paso a paso del DPM en la segmentación de imágenes médicas. El analizador de frecuencia propia (FF-Parser) puede eliminar el ruido de alta frecuencia en una máscara determinada dañada durante la segmentación. DPM es un modelo generativo que consta de dos etapas, la delantera