换一批
换一批去噪扩散概率模型在人工智能医疗器械影像数据增广中的应用
Application of DDPM in artificial intelligence image data augmentation of medical device
摘要医疗器械影像数据增广是一种通过生成新的数据样本来扩展现有数据集的方法,对提高人工智能(AI)医疗器械相关模型性能和临床应用效果具有重要意义.传统的数据增广方法通常受限于生成样本质量、真实感和多样性.去噪扩散概率模型(DDPM)是一种基于噪声扩散过程的生成模型,其主要思想是通过将目标分布的采样过程建模为从噪声分布中逐步去噪的过程,从而生成具有高质量的样本.综述DDPM基本原理和工作机制,分析该方法在AI医疗器械数据增广中的应用场景,探讨其优势、挑战和未来发展方向,为AI医疗器械数据增广领域提供参考.
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关键词
去噪扩散概率模型(DDPM)医疗器械人工智能(AI)数据增广Denoising diffusion probabilistic model(DDPM)Medical deviceArtificial intelligence,Data augmentation
栏目名称
综述
DOI
10.3969/j.issn.1672-8270.2024.03.031
发布时间
2024-04-12
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