Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Score Matching Denoising
Technique fondamentale à la base des modèles de diffusion, où le réseau neuronal apprend à prédire le bruit ajouté à une image à chaque étape, permettant ainsi de reconstruire l'image originale en inversant le processus de bruitage.
Latent Diffusion Model (LDM)
Architecture de modèle de diffusion qui opère dans un espace latent de plus faible dimension, obtenu via un auto-encodeur, afin de réduire considérablement les coûts computationnels tout en préservant la qualité de génération.
Synthèse d'Images Médicales
Application des modèles de diffusion pour créer de nouvelles images médicales (IRM, scanner, etc.) réalistes, utilisées pour augmenter les datasets d'entraînement, protéger la vie privée des patients ou simuler des pathologies rares.
Super-Résolution d'Images Médicales
Processus d'amélioration de la résolution spatiale d'images médicales de basse qualité grâce à des modèles de diffusion, permettant de révéler des détails fins essentiels pour un diagnostic plus précis.
Débruitage d'Images Médicales
Utilisation de modèles de diffusion pour éliminer le bruit spécifique (ex: bruit de Poisson, bruit de Rician) présent dans les acquisitions d'imagerie médicale comme l'IRM ou le scanner, améliorant ainsi le rapport signal-sur-bruit.
Inpainting Médical
Technique consistant à reconstruire ou à remplacer des régions manquantes ou corrompues dans une image médicale, en utilisant un modèle de diffusion pour combler les vides de manière cohérente avec le contexte anatomique environnant.
Modèle de Diffusion à Pas de Temps Continu
Approche avancée qui traite le processus de diffusion comme un processus stochastique continu dans le temps, offrant une plus grande flexibilité et une meilleure efficacité d'échantillonnage par rapport aux modèles à pas discrets.
Architecture U-Net pour la Diffusion
Structure de réseau neuronal en forme de U, composée d'un chemin encodeur et d'un chemin décodeur avec des connexions de saut, couramment utilisée comme épine dorsale des modèles de diffusion pour prédire efficacement le bruit à chaque étape.
Fidélité Diagnostique
Critère d'évaluation spécifique à l'imagerie médicale qui mesure la capacité d'une image synthétisée ou améliorée par un modèle de diffusion à préserver les caractéristiques cliniquement pertinentes pour un diagnostic correct.
Anatomical Consistency
Principe selon lequel les images médicales générées ou modifiées par un modèle de diffusion doivent respecter les contraintes et les relations anatomiques connues du corps humain pour être cliniquement valides.
Domain Adaptation pour la Diffusion
Technique visant à adapter un modèle de diffusion pré-entraîné sur un domaine d'images (ex: photos naturelles) à un domaine cible spécifique comme l'imagerie médicale, souvent avec peu de données d'entraînement supplémentaires.