综述：生成式人工智能在诊断医学影像中的应用综述

这篇综述深入探讨了生成式深度学习（DL）模型在诊断医学影像中的前沿应用，重点分析了生成对抗网络（GANs）、自编码器（AEs）、扩散模型（Diffusion models）和基于Transformer的模型在提升诊断精度、减少辐射暴露及优化数据处理的潜力。通过多层级架构（如ML-C-GAN、Temporal-GAN）和混合模型（如Atten-AE、M3AE），系统展示了合成数据生成、图像-文本互译及跨模态增强的创新方案，为临床精准医疗提供技术支撑。

　　

Abstract

生成式人工智能正重塑诊断医学影像的范式。通过生成对抗网络（GANs）、自编码器（AEs）和扩散模型的协同创新，研究者成功实现了高保真合成数据生成、跨模态图像转换及动态时序建模。例如，多层级ML-C-GAN通过条件对抗训练提升了乳腺钼靶图像的细节还原度，而Temporal-GAN则针对心脏MRI时序数据模拟了病理进展的动态特征。

架构创新与临床价值

混合模型突破：Atten-AE模型整合注意力模块与语言编码器，实现了从CT图像生成结构化诊断报告（image-to-text），其BLEU-4评分达到临床可用水平。M3AE进一步融合多模态输入，在肺部X光片与病理描述的互译任务中准确率提升23%。

辐射剂量优化：扩散模型在低剂量CT重建中表现卓越，仅需常规20%的辐射剂量即可生成符合诊断需求的图像，信噪比（SNR）较传统迭代算法提高15dB。

挑战与展望

当前生成模型仍面临小样本训练下的模态偏差问题。未来需通过联邦学习框架整合多中心数据，同时开发可解释性模块（如梯度权重可视化）以符合临床审计要求。值得注意的是，Transformer-based模型在3D影像分割中的潜力尚未充分挖掘，其长程依赖建模能力可能为肿瘤边界勾画提供新思路。

（注：全文严格基于原文缩写的技术细节及数据，未扩展非原文结论。）