本文提出了一种双域扩散模型D2Diff，用于多对比度MRI合成。该方法通过整合空间域和频率域特征，解决了现有方法难以捕捉全局强度变化和精细细节的问题。D2Diff采用两个相互训练的去噪网络，分别处理空域和频域信息，并通过共享判别网络实现协同优化。此外，引入不确定性驱动的掩模损失机制，重点优化关键区域的合成质量。实验表明，该方法在合成精度和下游分割任务上均优于现有技术，展现了良好的诊断价值。

为了充分利用强大的预训练去噪扩散概率模型（DDPM），本文提出了一种名为 DiffDGSS 的新框架，旨在挖掘扩散模型的潜在表示，以实现域泛化语义分割（Domain Generalizable Semantic Segmentation, DGSS）

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扩散模型能够实现高质量的医学图像生成，但在生成的图像中实现解剖约束具有挑战性。为此，本文提出了一种基于扩散模型的方法，通过支持解剖可控的医学图像生成，在每个采样步骤中遵循多类解剖分割 mask。此外，还引入了一种随机 mask 消融训练算法，以实现对选定的解剖约束组合的调节，同时允许其他解剖区域的灵活性。本文将所提出的方法 SegGuidedDiff 与乳腺MRI和腹部/颈部到骨盆CT数据集的现有

本机电脑未安装msmpisetup.exe

import osimport jsonimport numpy as npfrom labelme import utilsfrom skimage import img_as_ubyteimport matplotlib.pyplot as pltpath = './data_json/benign/00303466.json'data = json.load(open(path))image

本文提出了第一个去噪扩散模型在 3D 血管图生成中的工作，其是新颖的两阶段生成方法，依次对节点坐标和边进行去噪，在生成多样化、新颖且解剖学上合理的血管图方面性能表现出色。

扩散模型能够实现高质量的医学图像生成，但在生成的图像中实现解剖约束具有挑战性。为此，本文提出了一种基于扩散模型的方法，通过支持解剖可控的医学图像生成，在每个采样步骤中遵循多类解剖分割 mask。此外，还引入了一种随机 mask 消融训练算法，以实现对选定的解剖约束组合的调节，同时允许其他解剖区域的灵活性。本文将所提出的方法 SegGuidedDiff 与乳腺MRI和腹部/颈部到骨盆CT数据集的现有

一、scio库import scipy.io as sciodataFile = 'G:/radar data/data(20,20).mat'data = scio.loadmat(dataFile)X_train = data['X_train']Y_train = data['Y_train']X_val = data['X_val']Y_val = data['Y_val']X_test

HiDiff：一种用于医学图像分割的新型混合扩散框架，它可以协同现有判别分割模型和新型生成扩散模型的优势，在腹部器官、脑肿瘤、息肉和视网膜血管分割数据集上性能表现 SOTA ！