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Lightweight Denoising Diffusion Implicit Model for Medical Segmentation
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OA
AI
DOI：10.3390/electronics14040676.png)
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摘要
En 中文
自动医学分割对于有效协助医生识别病变区域至关重要。作为当前最优（SOTA）方法，生成式AI模型，特别是扩散模型，在生成高质量图像以用于分割等任务方面已超越生成对抗网络（GANs）。然而，大多数基于扩散的架构依赖于包含多个残差块和卷积层的U-Net设计，导致计算成本高昂且在通用设备上的适用性受限。为解决此问题，我们提出了一种增强型去噪扩散隐式模型（DDIM），该模型在残差网络和自注意力层中引入了轻量级的深度可分离卷积层。该方法显著降低了计算开销，同时保持了分割性能。我们在两种不同的医学影像数据集上评估了所提出的DDIM：X射线以及皮肤病变和息肉分割。实验结果表明，在减少资源需求的同时，我们的模型在视觉表示和基于区域的评分方面均达到了与标准DDIM相当的性能。所提出的轻量级DDIM为医学分割任务提供了一种有前景的解决方案，能够在无需昂贵高性能计算资源的情况下，更容易地在通用设备上实现。
Keyword:
AI
deep learning
diffusion model
DDIM
lightweight model
medical segmentation
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.0W
被引数:
4.7W
机构
暂无机构信息
引用论文
Channel-Attention U-Net: Channel Attention Mechanism for Semantic Segmentation of Esophagus and Esophageal Cancer.png)
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