(179期回放)国自然专题创新技术---AIGC图像生成与医学图像的结合

一、科研选题趋势：技术演进与方向建议

技术“内卷”加剧

传统技术（如2D/3D深度学习、组学分析）已逐渐成为硕士毕业课题，博士课题需向工科交叉与复杂系统延伸。

“新坑”稀缺：如生境分析、2.5D影像等方向已趋饱和，需寻找更具创新性的结合点。

AIGC 成为新兴方向

文字生成：如基于GPT的临床问诊系统、病历生成，但训练成本高、数据需求大。

图像生成：如Stable Diffusion，成本可控、技术成熟，更适合医学影像研究。

二、AIGC 在医学影像中的具体应用场景

模态转换（核心应用）

CT → 核磁：用于脑卒中快速诊断，解决核磁排队慢、CT信息不足的问题。

CT → PET：降低PET检查成本（约1万元/次），提升可及性。

超声→ 高级超声：从普通超声生成血流/动态超声，提升诊断信息量。

HE染色 → 免疫组化：减少染色成本与时间，尤其适用于昂贵抗体标记。

模态补全

针对多模态影像中部分序列缺失的问题，如从T1生成DWI，避免样本剔除。

图像增强与标准化

超分辨率重建：提升影像清晰度。

颜色标准化：病理切片颜色统一，提升模型泛化能力。

三、国自然基金申请的关键策略

明确临床价值与必要性

技术需解决实际临床问题（如节省时间、降低成本、提升诊断效能）。

避免“技术硬套”，需与临床场景自然结合。

设计可量化的验证方案

反对仅依赖人工评价，应使用客观指标（如PSNR、SSIM）。

推荐下游任务验证：将生成数据与真实数据在同一诊断任务中对比性能（如分类、分割任务）。

突出技术创新点

核心难点：模态转换中的空间配准问题。

创新方向：

将配准模块嵌入生成网络（如空间变换网络+生成对抗网络）。

改进生成器结构（引入Transformer、注意力机制等）。

构建“生成+诊断”端到端多任务模型，提升系统整体效能。

四、实操建议与研究准备

技术门槛与资源需求

训练AIGC模型需较高算力（建议RTX 5090/5080及以上显卡）。

OneKey平台将在未来版本中集成AIGC训练与推断模块，支持“图像到图像”生成任务。

研究基础与数据准备

可从下游任务（如疾病分类、预后预测）积累数据与初步成果，再延伸至AIGC上游研究。

需准备“配对数据”（如CT与核磁对应同一患者），用于训练生成模型。

合作与伦理策略

建议跨学科合作，避免与同领域临床医生直接共享数据与成果，防止利益冲突。

伦理审查虽需合规，但实际中应重视数据使用协议与合作契约。

五、设备选择与学习资源

硬件建议

推荐Windows系统 + NVIDIA显卡，避免使用苹果电脑进行深度学习训练。

笔记本可选RTX 5080/5090配置，台式机性价比更高。

学习路径

可回顾往期课程（如大模型训练、GAN原理）。

关注OneKey后续更新，参与AIGC相关功能测试与应用。