综述：基于扩散模型的合成图像提升胃部病变检测

这篇综述创新性地探讨了利用扩散模型（Diffusion Models）生成合成医学图像以解决胃癌检测中数据稀缺的难题。通过生成高质量合成图像增强小样本数据集，显著提升了深度学习模型（如Faster R-CNN、YOLOv8）在胃部病变检测中的精度（mAP）和泛化能力，为医学影像分析（Medical Imaging）领域提供了突破性解决方案。

　　

Abstract
胃癌作为全球高死亡率疾病，早期检测对患者预后至关重要。深度学习（Deep Learning）虽在医学影像分析中展现出卓越潜力，但数据稀缺和标注成本高昂成为主要瓶颈。传统数据增强方法难以应对医学图像的复杂性，而扩散模型（Diffusion Models）通过生成高保真合成图像，为这一难题提供了创新解决方案。

Introduction
胃癌患者的5年生存率随分期急剧下降（局部70% vs 远处6%），凸显早期诊断的紧迫性。尽管卷积神经网络（CNN）和U-Net等架构在病灶识别中表现优异，但医学数据的获取受限于隐私法规、专家标注成本及病变多样性。扩散模型通过生成多尺度病灶表征，显著提升了数据多样性，为模型训练注入新活力。

Methodology
研究采用条件扩散模型（Conditional Diffusion Model），以真实胃部病变图像为基拙，生成具有临床相关性的合成图像。关键技术包括：病灶区域的多尺度表征学习、健康图像与合成病灶的边界模糊融合算法。生成的图像涵盖不同形态的胃部高风险病变，有效模拟真实病例的异质性。

Experiment
实验整合4211张真实图像与720张合成数据，对比了ResNest、Swin Transformer等5种模型的表现。结果显示，合成数据增强使平均精度（mAP）提升显著，其中YOLOv⁸在微小病灶检测中表现尤为突出。消融实验证实，合成数据能有效缓解过拟合，提升模型对罕见病变的识别能力。

Conclusion
该研究证实扩散模型生成的合成图像可突破医学影像数据瓶颈。通过精准模拟胃部病变特征，不仅提升了检测模型的敏感性（Sensitivity）和特异性（Specificity），更为其他数据稀缺的医学领域提供了可复用的技术范式。未来工作可探索多模态生成与三维病灶建模，进一步推动AI辅助诊断的临床转化。

CRediT
第一作者Yanhua Si主导了数据 curation 和算法验证，通讯作者Aiming Yang提供临床资源支持。团队协作模式确保了生成图像的医学准确性与技术创新的平衡。