多模态扩散模型联合合成MRI与表格数据
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多模态扩散模型联合合成MRI与表格数据
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AI 综述
Daniel Mensing 等作者提出一种多模态潜在扩散模型，在共享潜在空间中通过交叉注意力联合合成体积 MRI 与表格临床数据。 该方法先用变分自编码器融合两种模态，再进行扩散合成，MRI 与表格数据各由独立解码器重建。
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最新进展10月15日 12:00
多模态潜在扩散模型通过交叉注意力在联合潜在空间中联合合成 MRI 与表格数据报道时间线
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10月15日
- arXiv：cs.AI多模态潜在扩散模型通过交叉注意力在联合潜在空间中联合合成 MRI 与表格数据
研究人员提出一种多模态潜在扩散模型，通过交叉注意力在共享潜在空间中联合合成体积 MRI 与表格临床数据，并用变分自编码器先融合两种模态再扩散合成，MRI 与表格数据各用独立解码器重建。
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