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「扩散模型+多模态提示」精准增强皮肤病变分割，超越GAN，SSIM提升9%，Dice提升5%！

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。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。