一种基于人工智能的条件扩散模型磁共振图像生成方法

本发明公开了一种基于人工智能的条件扩散模型磁共振图像生成方法，获取磁共振2D图像和对应的标签；构建条件扩散模型训练集；构建条件扩散模型；构建生成损失函数；对条件扩散模型进行端到端的训练；将随机高斯噪声与图像标签分别输入到训练好的条件扩散模型，输出图像。本发明充分利用条件扩散模型逐步扩散生成的优点，提高生成效果的精度和保真度，使输出图像可以用于扩充选定生物体部位磁共振数据集，可充分利用不同初始化高斯噪声和不同生成时间步的参数生成，在保证了生成精度和保真度的情况下，提高了输出图像的多样性，避免了模式坍缩，具有实际应用价值；无需再对生成图像标注，能够直接用于图像分割任务，扩充分割数据集的样本数量。