CVPR준비

정상 의료영상만 가지고 훈련한 디퓨전 모델로 이상을 탐지할 수 있을까?

CVPR 2025 를 엔지니어링 (실험 양치기) 로 붙어보자

훈련도 안하고 anomaly detection 이 가능하다?

Saliency map 만들어야한다... "딸깎"

이번 포스트에서는 IEEE TMI (2025년 7월!!) 에 accept 된 3D Medical Image 전용 diffusion model 인 MedDiffusion 모델을 리뷰해보겠습니다. Preliminaries 기본지식을 위한 섹션입니다. 3D medical

MAISI 를 활용한 zero-shot segmentation. CT segmentation 을 훈련했더니 MRI 도 할줄안다? (근데 이미 MAISI에서 본적은 있는)

아... Chest CT 로 text-to-image 모델 훈련하는거 너무 힘듬 ㅜㅜ Prompt: "Massive pleural effusion is observed on the left. There is a total loss of aeration in the l

이 논문은 generateCT랑 비슷한 시간선에서 진행한 논문이다 (received April 2024). 그래서 baseline 중에 generateCT가 없음..GenerateCT 와 다르게 MedSyn 은 자체 데이터셋 (UPMC, private dataset)

그냥 아카이브 논문이긴 한데.. Text to image model 중 하나니 요약만 하려고 한다...CT-RATE + RadChestCT (out-of-distribution evaluation, data-augmentation experiments)FID for i

이 논문도 T2I 논문이다. 근데 이 논문은 segmentation mask 까지 만들어준다!! 단순히 이미지를 생성하는 것을 넘어 segmentation dataset 증강을 노리는 것을 볼 수 있다.와 많이도 썼다! 이 논문은 2D 모델임 (256x256), 3D

돌고돌아 그냥 segmentation model 까지 왔다. 원래는 text-to-image 모델을 활용해서 segmentation 을 수행해보는걸 쭉 밀고가려 했는데, 아무리 해봐도 1) 근본적인 해상도의 차이, 2) attention map 과 segmentatio

Chest CT 의 organ segmentation 을 활용한 CLIP

fVLM 이랑 뭐가다른데? (진짜모름)

중국과기대의 미카이 논문 두 편.