VS-DDPM: Modello di Diffusione Efficiente per Imaging Medico

I ricercatori propongono il Modello Probabilistico di Diffusione Denoising a Passi Variabili 3D (VS-DDPM), un framework che accelera l'inferenza del modello di diffusione mantenendo la qualità generativa. Testato su quattro compiti di imaging medico—risonanza magnetica mancante, rimozione del tumore, risonanza magnetica a sCT e CBCT a sCT—nell'ambito delle sfide BraTS2025 e SynthRAD2025, VS-DDPM ha ottenuto prestazioni all'avanguardia nella sintesi di risonanza magnetica mancante con punteggi Dice di 0,80, 0,83 e 0,88 per il tumore in potenziamento, il nucleo tumorale e l'intero tumore, e un SSIM di 0,95. Per la rimozione del tumore dalla risonanza magnetica, ha raggiunto RMSE di 0,053, PSNR di 26,77 e SSIM di 0,918. Il modello è progettato per un'elevata efficienza sotto vincoli hardware e di tempo.