心血管疾病（CVD）需早期、准确诊断以改善预后。心脏磁共振（CMR）成像可提供金标准的功能与结构信息，但受限于可及性与操作复杂性。心电图（ECG）应用广泛，却在精细度上不及 CMR。本文提出 CardioNets —— 一种将 12 导联 ECG 转换为与 CMR 对齐的功能参数及合成图像的深度学习框架，以实现可扩展、低成本的心脏评估。

  np.tile(A,reps){np.tile(A,reps)}np.tile(A,reps)函数可对输入的数组，元组或列表进行重复构造，其输出是数组  该函数有两个参数：  A{A}A：输入的数组，元组或列表  reps{reps}reps：重复构造的形状，可为数组，元组或列表为了方便，这里测试采用数组输入reps{reps}reps可为一个值import numpy as npx = np

本文介绍了CoLa-Diff，首个基于潜在扩散模型（LDM）的多模态MRI合成方法。该方法旨在解决临床实践中MRI模态缺失的问题，通过在多模态MRI输入中平衡多种条件，有效利用多模态信息。CoLa-Diff在潜在空间中运行，降低了内存消耗，并引入了相似协同滤波和脑区掩模作为先验信息，以保持解剖结构。此外，提出了自动权重适应方法，以优化多模态信息的利用。实验结果表明，CoLa-Diff在MRI合成任

本文提出了一种孪生扩散模型(Siamese-Diffusion)，通过噪声一致性损失和双组件框架提升医学图像合成的保真度，从而增强分割模型的性能。该方法包含Mask-Diffusion和Image-Diffusion两个组件，在训练阶段通过噪声一致性损失约束参数空间，采样阶段仅需调用Mask-Diffusion。实验表明，该模型在息肉和皮肤病变数据集上显著提升了分割性能，mDice和mIoU指标分

本文提出了一种弱监督方法来生成一个疾病图像的健康版本，然后使用它来获得像素异常图。为此，本文首先使用 ACAT 生成一个大致覆盖病理区域的显著性图，然后，本文提出了一种技术，允许对这些区域进行有针对性的修改，同时保留图像的其余部分。

本文从数据分布的角度对以前的指导及其对进一步应用的贡献进行了分析。  为了合成有助于下游应用的样本，本文在每个采样步骤中引入不确定性指导，并设计了一个不确定性引导扩散模型。  在四个医学数据集上进行实验，在生成样本集上训练10个经典网络，为本文方法的实际贡献提供了全面的评价。此外，还为扩散模型中的一般梯度指导提供了理论保证，这将有助于进一步研究面向特定生成任务其他形式的测量指导。

本文提出一种纹理保持扩散模型(TPDM)，用于CBCT到CT的图像合成。模型结合自适应高频优化(AHFO)和双模态特征融合(DMFF)模块，以增强高频细节并有效融合跨模态特征。AHFO模块使用小波变换优化CT分支、FFT优化CBCT分支的特征提取；DMFF模块通过注意力机制融合两模态特征。实验表明，该方法在生成质量和泛化能力上优于现有技术，为诊断和治疗规划提供了更高质量的合成CT图像。

狄利克雷分布可以通俗地理解为：它是用来描述“把一个整体分成多个部分，每个部分占多少比例”这种分配情况的分布。你可以把它看作是“分布的概率分布”。

MedCLIP-SAM：一种通用医学图像分割新框架，将 CLIP 和 SAM 基础模型相结合，以获得基于文本提示的通用医学图像分割，并提出 DHN-NCE 新损失函数，性能表现出色~

扩散模型在各种生成任务中展现了其强大的能力。然而，在医学图像分割中应用扩散模型时，仍需克服几个障碍：（1）扩散过程中条件化所需的语义特征与噪声嵌入不能很好地对齐；（2）扩散模型中使用的U-Net主干对反向扩散过程中准确像素级分割所必需的上下文信息不敏感。为了克服这些局限性，本文提出了一个交叉注意力模块来增强来自源图像的条件，并提出了一个基于 Transformer 的 U-Net，具有多尺寸窗口，