这篇论文中,将传统的基于模型的迭代重建的想法与现代扩散模型相结合,构建了一种在解决3D医学图像重建任务(如稀疏视图断层扫描、有限角度断层扫描和压缩感测MRI)方面非常有效的方法,这些任务是从预先训练的2D扩散模型中得出的。本质上,在测试时通过2D扩散先验与基于模型的先验来增强剩余方向,从而实现所有维度的连贯重建。
BiomedParse: a biomedical foundation model for image parsing of everything everywhere all at once》是一篇由Theodore Zhao、Yu Gu、Jianwei Yang等人撰写的论文,提出了一种名为BiomedParse的生物医学基础模型,用于全面解析生物医学图像 研究背景:生物医学图像分析是细胞生物学、病理学、放射学等多个生物医学领域发现...
AIGC可以帮助医生和医院管理知识库和临床指南，以更好地支持临床决策。 AIGC可以分析海量医学文献和病例数据，生成实践指导和治疗方案。一家健康保险公司可以使用AIGC来维护其内部知识库，以帮助医生更好地了解不同疾病的风险因素、预防措施和治疗方案。医学图像识别：AIGC可应用于医学影像诊断，如分析X射线、MRI和CT扫...
除了医学领域对更优质图像的需求,MRI增速提升还有技术进展的因素:AI被应用于MRI成像过程,即使经验不足的技术人员也能帮助设置快速扫描协议和简化检查,加快检查时间,提升成像质量与效率;较新的 MRI 系统还在密封系统中使用少量氦气来消除蒸发并显著减...
强大算力集群的 AI 作画平台。在秒画平台上，B 端客户可以使用商汤自研的文生图大模型快速生成图像。
医学影像分析:去除干扰因素以便更好地观察身体结构。 影片特效制作:利用深度学习技术实现更逼真的人物变换效果。 学术研究:研究生成对抗网络在图像变换中的性能和应用潜力。 以下是针对每个应用场景的具体代码示例,展示如何利用生成对抗网络(GAN)或类似技术实现服装虚拟试穿、医学影像分析、影片特效制作以及学术研究。
三、多模态AIGC医学诊断系统的优势 1. 精准性：基于AI技术的多模态图像采集和智能诊断，能够准确判断病情，提高诊断准确率。2. 高效性：系统能够快速处理大量医学图像数据，大幅提高诊断效率。3. 智能化：结合医生的经验和AI分析结果，为患者提供个性化的医学诊断意见。4. 安全性：系统采用加密技术，确保患者医学数据...
随着人工智能技术的快速发展，图像识别已经成为人工智能应用领域的一个重要研究方向。在医学、安防、工业等领域，图像识别技术已经被广泛应用。而传统的图像识别算法由于受限于硬件设备和数据规模等因素，无法满足当下对图像处理和分析的需求。同时，随着云计算、大数据和物联网等技术的迅速发展，图像数据的规模和种类也在不...
未来,AIGC图像生成技术将更加注重个性化定制。用户可以根据自己的需求和喜好,生成符合自己风格的图像,从而满足个性化需求。 跨领域应用 AIGC图像生成技术将逐渐渗透到更多领域,如医学、航空航天等。通过生成高质量的图像和数据,AIGC技术将为这些领域提供更多的支持和服务。 四、结语 AIGC图像生成技术作为人工智能领域的一...