【论文阅读】 Cola-Dif； An explainable task-specific synthesis network

原创 已于 2023-10-16 13:20:01 修改 · 1k 阅读 · 2 ·
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#论文阅读 #医学图像处理

于 2023-10-16 13:19:10 首次发布
这两篇论文探讨了如何通过条件latent扩散模型改善多模态MRI合成的结构保留和内存效率，提出的方法如CoLa-Diff利用结构指导和自动权重适应。另一篇提出TSF-Seq2Seq网络，提供可解释性和任务特定的融合，通过HyperConv等技术提高输入序列的贡献评估和图像质量。

文章目录

CoLa-Diff: Conditional Latent Diffusion Model for Multi-modal MRI Synthesis

论文地址 https://conferences.miccai.org/2023/papers/126-Paper2305.html
摘要：
大多数基于扩散的 MRI 合成模型都使用单一模态；一般在保存结构方面失败；并且为了减少内存消耗。
提出：
在这里插入图片描述
在浅层进行扩散，减少内存消耗
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
和扩散模型基本一致，就是在输入网络里面加入了条件y。损失函数也就是在里面加入了条件y。
在这里插入图片描述
类似的协同过滤：
将特征信息进行提取以及融合处理；这里面都是通过小波变换提取的信号。

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