基于渐进式掩码融合与分割引导的医学图像生成扩散模型
Medical image generation via progressive mask fusion and segmentation-guided diffusion models
1. 五邑大学 电子与信息工程学院, 广东 江门 529000
2. 江门市人民医院 呼吸与危重症医学科, 广东 江门 529000
摘要
针对医学图像分割中高质量标注数据不足，以及现有扩散模型条件控制易引发结构不连续和边缘伪影的问题，提出一种基于渐进式掩码融合与分割引导的医学图像生成模型Med-ControlNet。该方法构建渐进式掩码融合模块，旨在自适应调整特征感受野，实现早期聚焦全局解剖连贯性、后期精细化病灶纹理的渐进式融合。同时，设计分割引导模块，利用冻结的预训练教师分割网络引入形状与语义双重先验，通过预测损失与特征归一化约束病灶形态并对齐深层语义。实验结果表明，该模型生成的图像具有更优的FID和LPIPS等图像质量评估指标，且其生成的高保真样本显著提升了下游分割模型Dice系数。证明了所提模型生成的医学图像兼具高保真度与多样性，能够更好地还原真实病理组织中复杂的边界过渡，为医学图像分割任务缓解标注数据稀缺问题提供了一种更具语义一致性的数据增强方案。
基金项目
广东普通高校重点领域专项(2025ZDZX1040)
湖南省自科基金资助项目(2023JJ50393)
江门市省科技创新战略专项项目计划(江科[2023]72号)
江门市基础理论科研科技计划项目(2023JC010039)
江门市医疗卫生科技计划项目(江科[2025]88号)
五邑大学大学生创新创业训练计划项目(X202511349050)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0540
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第10期
发布历史
[2026-07-03] 优先出版
引用本文
曹路, 何锡权, 麦超云, 等. 基于渐进式掩码融合与分割引导的医学图像生成扩散模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0540. (Cao Lu, He Xiquan, Mai Chaoyun, et al. Medical image generation via progressive mask fusion and segmentation-guided diffusion models [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0540. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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