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弥散盲点：使用扩散模型合成子宫MRI

JohannaP.Müller,AnikaKnupfer,PedroBlöss,EdoardoBerardi

Vittur,BernhardKainz,andJanaHutter

Friedrich–AlexanderUniversityErlangen–Nürnberg,DE

johanna.paula.mueller@fau.de

ImperialCollegeLondon,London,UK

摘要尽管生成模型取得了显著进展，现有的扩散模型在产生解剖上精确的

本女性骨盆图像方面仍然存在困难，这限制了它们在妇科成像中的应用，在

译这个领域中数据稀缺和患者隐私问题至关重要。为克服这些障碍，我们介绍

中了一种新的基于子宫MRI合成的扩散框架，整合了无条件和有条件去噪扩

散概率模型（DDPMs）以及二维和三维潜在扩散模型（LDMs）。我们的方

1法生成了解剖结构连贯、高保真的合成图像，它们与真实的扫描非常接近，

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3并为训练稳健的诊断模型提供了宝贵的资源。我们使用先进的感知和分布

0度量来评估生成质量，与标准重建方法进行基准测试，并在关键分类任务

9上展示了诊断准确性方面的显著提升。盲评专家进一步验证了我们的合成

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0图像的临床真实性。我们在发布模型时采取了隐私保护措施，并提供了一个

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8全面的合成子宫MRI数据集以支持可重复的研究并推进妇科领域的公平

0AI应用。代码和数据可以在/ividja/SynthUterus

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2获取。

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iKeywords:子宫·扩散模型·图像生成·磁共振成像。

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1介绍

生成模型，特别是基于扩散的架构，在计算机视觉和医学成像的广泛应

用中表现出显著的成功。然而，尽管它们具有潜力，关键解剖结构如子宫和

女性骨盆仍然在大多数公开可用的模型中缺席。虽然妇产科医生依赖他们的

临床专业知识进行诊断和治疗，使得解释过程高度依赖观察者，但高质量子

宫MRI数据集的缺乏限制了能够支持临床教育并提高诊断准确性的工具的

发展。生成方法不仅对训练和减少偏差至关重要，而且还能增强检测复杂或

罕见疾病如肌瘤、腺肌症和先天性子宫异常的能力。全面子宫成像数据集的

稀缺以及隐私问题的存在阻碍了这些关键条件下稳健诊断工具的发展。鉴于

2Mülleretal.

女性骨盆解剖结构在个体之间的高度变异性，通过提供更加多样化的代表性

数据，生成模型可以帮助创建辅助临床医生更快做出更准确决策的诊断工

具，最终提高患者的治疗效果。