医学图像分析的扩散模型：深度学习与应用综述

"本文是一篇关于扩散模型在医学图像分割应用的综述翻译，主要探讨了扩散模型在深度学习中的作用，特别是在医学成像领域的应用。文章提到了三种扩散建模框架：扩散概率模型、噪声条件评分网络和随机微分方程，并详细阐述了这些模型的理论基础和基本概念。此外，还系统地分类了扩散模型在医学领域的各种应用，如图像转换、重建、配准、分类、分割、去噪等。文章还讨论了模型的局限性和未来发展方向，并提供了相关研究和开源实现的链接。" 在医学图像分析中，扩散模型已经成为一种重要的工具，尤其在图像分割任务中。扩散模型通过正向扩散过程模拟数据的噪声添加，随后通过逆向过程恢复原始无噪声数据。这种模型在处理高维度和复杂数据时表现出强大的能力，能够在保持图像细节的同时减少噪声。 扩散概率模型是这类模型的基础，它通过一系列逐步增加噪声的过程来模拟数据的扩散，然后学习如何逆转这个过程以重构原始信号。噪声条件评分网络（Score-Based Models）则是一种基于分数的模型，通过学习数据的概率梯度来实现逆扩散。随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）是另一种表示扩散过程的方法，它提供了更灵活的框架来描述数据的演变。 在医学图像分割中，扩散模型可以有效地处理如MRI或CT扫描中的图像，提高分割的精度和鲁棒性。它们被用于识别和分割不同的组织结构，如肿瘤、血管、脑部结构等，这对于疾病的诊断和治疗规划至关重要。此外，这些模型还能应用于图像去噪、图像到图像的转换、重建和配准等任务，提升医学图像的整体质量。 然而，尽管扩散模型在性能上有显著优势，但其计算成本高和训练时间长是目前的主要挑战。因此，研究者正在探索优化策略和更快的近似方法，以适应实时或资源受限的医疗环境。此外，模型的解释性和适应性也是未来研究的重点，以确保在医学应用中的可靠性和安全性。 这篇综述为医学图像分析领域的研究者提供了一个全面的扩散模型框架，帮助他们理解和应用这些模型解决实际问题。通过收集相关研究和开源代码，作者为后续研究提供了宝贵的资源，促进了扩散模型在医学图像分割领域的进一步发展。