EyeDiff – 由文本驱动的图像扩散技术，利用自然语言创建多元眼科学影像

EyeDiff代表的是什么？

EyeDiff是一款从文本到图像转换的扩散模型，它依据自然语言提示来创建多模态的眼科影像，以此增强对常见及少见眼部疾病的诊断精确度。该模型经过多个大规模数据集训练而成，能够精准识别重要的病变特性，并且与提供的文字描述高度吻合。通过集成生成的高质量影像，EyeDiff极大地提高了稀有类别和罕见眼病检测的准确率，同时有效应对了数据不平衡的问题，为眼科领域开发专家级疾病诊断工具提供了创新性的解决方案。

EyeDiff的核心特性

• 从文本转化为图片生成依据自然语言描述创建多种类型的眼科影像。
• 提高诊断技能通过利用生成的图像来增强对于普遍及少见眼部疾病诊断的精确度。
• 处理不均衡的数据分布问题在少见的疾病领域里，利用生成图像的方法来应对数据短缺及分布不均的问题。
• 数据扩充通过生成合成训练数据来支持深度学习模型，以提升其泛化性能。

EyeDiff的核心技术机制

• 依托于稳定扩散（SD）框架依托于SD v1-5这一高级的文字转图像创作系统，在隐含维度上实施降噪操作，以创造出与给定文字描述极为匹配的画面。
• 利用多种类型的数据进行模型培训在由14种眼部影像类型及超过80种类别的眼部疾病组成的大体量数据库中接受训练，以掌握影像特征与其相应文字说明间的关联性。
• 图像特征与文本编码的结合通过运用CLIP文本编码技术来处理文字说明，并利用交叉注意力机制将这些文字信息与图片特性相融合，以保证最终生成的图象能够精准地体现原始的文字描述。
• 可能的传播模型（PPM）该模型采用潜在扩散机制构建，其核心是带有时间条件的UNet结构，通过结合噪点图像的潜藏表达形式、特定的时间步骤以及文本嵌入信息来降低图像中的噪音水平。
• 图片品质评价根据VQAScore及专业人员的评价来衡量生成图片的质量，以保证这些图片能够与文字描述紧密匹配。
• 对下游的疾病识别工作进行分析利用产生的图片来提升后续疾病的诊断效果，并通过对比多种模型的表现（包括未经处理的真实图片、经过数据扩增的图片以及由EyeDiff创造的图片），来检验EyeDiff的实际效能。

EyeDiff项目的网址

• 关于arXiv的技术文章在学术预印平台ArXiv上发布了一篇编号为2411.10004的论文。

EyeDiff的使用情境

• 智能健康检测借助于生成的图像增强模型的强大诊断功能，辅助自动化筛查系统提升了对各类常见及少见眼疾的辨识精度。
• 数据扩充当眼部疾病的数据集合不够丰富，特别是罕见眼部疾病的样本较少时，可以通过创建合成图像来加强数据集，从而优化模型的训练成果。
• 多中心间的数据交换创建能够保障隐私的图像，在确保病人信息不被泄露的同时，有利于推动各医疗单位间的数据交流与协同科研工作。
• 学习与培养生成的图像适用于医学教学及专业训练，为眼科医师与学员提供更多实例研究的机会，特别是在稀有疾病病例不易获取的情形下。
• 医学试验研究在医学实验中，辅助创建统一标准的眼部影像资料，以探究眼部疾病的发生原因、病情演变及疗法成效。