Lesion-DDPM：病灶增强3D扩散模型用于MS MRI合成

Weidong Zhang等作者发布Lesion-DDPM，一个用于多发性硬化（MS）病灶感知FLAIR合成的3D条件扩散框架，通过多层级解剖掩码注入和病灶加权重建损失突出病灶体素、同时保持全脑结构。作者在MSLesSeg数据集的一个筛选子集上将其与代表性GAN和扩散模型对比，称其取得所有对比方法中最低的病灶区域重建误差。 在下游3D U-Net分割评估中，仅用Lesion-DDPM生成扫描训练、在真实MRI上测试的模型Dice为0.616，高于最佳竞品合成数据的0.569；将生成图像加入真实训练集后，Dice进一步提升至0.685。上述比较与数值均为作者在自选数据子集上的实验结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。