【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像生成，具体涉及一种基于对抗概率扩散模型的医学图像生成方法。
技术介绍
1、深度学习在计算机视觉、自然语言处理和强化学习等多个应用领域取得了重大成功。然而，要开发出高精度的机器学习和深度学习模型，往往需要大量充分覆盖群体多样性的训练样本。但是医疗图像领域的数据可用性非常有限，且造成这一问题的原因有很多，如图像采集成本高昂、保护敏感的患者信息、疾病病例数量有限、数据标记困难以及异常的位置、尺度和外观存在差异等。尽管人们在构建大型医学影像数据集方面做出了努力，但除了使用简单的自动方法、放射科医生的大量劳动或从放射科医生的报告中进行挖掘之外，其他方法都很有限，因此生成医学图像训练样本是一种有效的替代方法。然而，在实践中，各种生成医学图像的方法存在生成图像效率低，清晰度低，无法确保真实性等一系列问题。因此，如何在没有专家参与或专家参与有限的情况下生成有效而充分的医学数据样本，仍然是一项挑战。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为解决现有医学图像生成方法存在的生成图像效率低、清晰度...
【技术保护点】
1.一种基于对抗概率扩散模型的医学图像生成方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于对抗概率扩散模型的医学图像生成方法，其特征在于，所述医学图像生成模型的训练过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于对抗概率扩散模型的医学图像生成方法，其特征在于，所述分类器、鉴别器、图像编码器Mencoder和噪声解码器Mdecoder采用的是CNN网络。
4.根据权利要求3所述的一种基于对抗概率扩散模型的医学图像生成方法，其特征在于，所述损失函数为：
5.根据权利要求4所述的一种基于对抗概率扩散模型...
【技术特征摘要】
1.一种基于对抗概率扩散模型的医学图像生成方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于对抗概率扩散模型的医学图像生成方法，其特征在于，所述医学图像生成模型的训练过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于对抗概率扩散模型的医学图像生成方法，其特征在于，所述分类器、鉴别器、图像编码器mencoder和噪声解码器mdecoder采用的是cnn网络。
4.根据权利要求3所述的一种基于对抗概率扩散模型的医学图像生成方法，其特征在于，所述损失函数为：
5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：骆功宁，蒋杰，李向宇，刘一凡，董庆，李钦策，袁永峰，王宽全，王玮，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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