Redefining medical visual question answering using conditional generative diffusion models

2025-07-26

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AI

DOI：10.1016/j.bspc.2025.108222

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摘要

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• 这是首次将扩散模型应用于医学视觉问答的工作。 • 一种高斯噪声方法在不破坏马尔可夫过程的情况下嵌入条件信息。 • 扩散模型的逆向过程揭示了答案是如何生成的。 • DiffuVQA 在复杂任务中展现出强大的推理能力和自由回答能力。

Keyword:

diffusion models

medical visual question answering

Gaussian noising

Markov process

reasoning ability