제한된 실제 태아 MRI 데이터로 인한 태아 자세 추정 모델의 성능 한계를 극복하기 위해, 조건부 확산 모델을 이용하여 고품질의 합성 태아 MRI 이미지를 생성하고 이를 통해 태아 자세 추정 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
본 연구는 병변 중심 확산 모델을 통해 심장 MRI 영상에서 심근 경색과 지속성 미세혈관 폐쇄와 같은 병변을 효과적으로 합성하는 방법을 제안한다.
다중 조건 잠재 확산 모델을 이용하여 대조 증강 동적 대조 강화 자기공명영상을 합성하고, 방사선학 기반 이미지 품질 평가 방법을 제안한다.
다중 조건 잠재 확산 모델을 이용하여 대조 증강 동적 자기공명영상을 합성하고, 이를 통해 종양 검출 및 특성화를 위한 비침습적 대안을 제시한다.
다중 조건 잠재 확산 모델을 이용하여 대조 증강 동역학을 학습하고 사전 대조 MRI 영상으로부터 사후 대조 MRI 영상을 합성할 수 있다.