1. 一眼概览
该论文提出了一种基于扩散模型的医学影像生成方法，结合视觉和文本提示，以精准控制皮肤镜病变图像的生成，提升皮肤病变的分割性能。实验结果显示，该方法比传统GAN生成方法在图像质量（SSIM提升9%）和分割性能（Dice系数提升5%）上均有显著改进。
2. 核心问题
问题背景
医学影像分析受限于公开数据集稀缺及高质量标注成本高，数据增强方法（如GAN）虽能扩充数据，但难以精准控制病变类型、位置及属性，导致对下游任务（如病变分割）的提升有限。
论文关注的问题
如何利用扩散模型生成高质量且可控的皮肤镜病变图像，提升下游皮肤病变分割任务的表现？
3. 技术亮点
✅ 视觉 + 文本提示，精准控制病变生成
• 结合视觉提示（病变掩码）和文本提示（病变类型和属性），提高图像生成的控制性，实现定制化病变合成。
✅ 改进扩散模型，提高图像质量
• 采用Stable Diffusion + ControlNet 结构，增强模型的可控性和泛化能力，在医学影像领域首次实现基于扩散模型的病变图像生成。
✅ 自动病变掩码生成，提高数据多样性
• 提出自动病变掩码生成模块，通过随机形状、模糊、弹性变形等方式生成多样化的病变形态，进一步提升数据增强效果。
4. 方法框架
图片
该方法基于Stable Diffusion + ControlNet，结合视觉和文本提示，进行皮肤病变图像的生成和分割任务。其主要流程如下：
1️⃣ 训练阶段
• 使用ISIC皮肤镜数据集训练扩散模型，输入包含：
a.视觉提示（病变掩码，指定病变位置与形状）
b.文本提示（病变类型和属性）
• 采用ControlNet 结构控制病变的合成方式。
2️⃣ 数据增强
• 采用自动病变掩码生成，扩充数据，提高训练样本的多样性。
3️⃣ 分割任务
• 通过扩散模型合成的病变图像，提升皮肤病变分割模型的泛化能力。
📌 核心改进点：相较于传统GAN方法（如Pix2PixHD），该方法在病变生成质量、数据控制性和分割任务提升方面均表现优异。
5. 实验结果速览
图片
📊 生成图像质量对比
模型 | MSE（↓） | PSNR（↑） | SSIM（↑） |
Pix2PixHD | 0.09 | 58.80 | 0.71 |
本文方法 | 0.06 | 61.64 | 0.80 |
• SSIM 提升 9%，证明生成图像的质量更高，结构信息保留更好。
📊 皮肤病变分割性能提升
方法 | 仅S数据集 | S+1K 生成数据 | S+3K 生成数据 | S+5K 生成数据 |
Pix2PixHD | 0.861 | 0.871 | 0.903 | 0.912 |
本文方法 | 0.903 | 0.912 | 0.913 | 0.914 |
• 比GAN方法（Pix2PixHD）在Dice系数上提升超过5%，证明该方法生成的图像更有利于分割任务的提升。
📌 关键结论：
• 该方法生成的图像质量更高，病变细节保留更好。
• 结合合成数据后，分割模型的性能显著提升，且数据量越大，提升越明显。
6. 实用价值与应用
📌 真实世界应用
• 医学影像增强：适用于皮肤病变、肿瘤影像等领域，提高模型在数据稀缺情况下的泛化能力。
• 智能辅助诊断：可帮助医生获取更多高质量的病变样本，提高疾病检测的准确率。
• 数据增强与迁移学习：可用于不同病变类型的合成，提高模型在多种医疗数据上的适应性。
7.开放问题
🔍 思考与讨论
• 该方法能否推广至其他类型的医学影像（如CT、MRI）？
• 扩散模型在小样本和零样本学习上的潜力如何？
• 未来是否可以结合物理模型，进一步提高医学影像的真实性？
