연구진은 다발성 경화증(MS) MRI 합성을 위한 3D 조건부 확산 프레임워크인 Lesion-DDPM을 제안했어요. 이 모델은 병변을 강조하고 뇌 구조를 유지하기 위해 다단계 해부학적 마스크 주입과 병변 가중 재구성 손실을 사용해요.
MSLesSeg 데이터셋의 일부를 활용한 실험에서 Lesion-DDPM은 모든 방법 중 가장 낮은 병변 영역 재구성 오류를 달성했어요. 기존 합성 데이터셋 대비 3D U-Net 병변 분할 작업에서 Dice 점수가 향상됐어요.
Lesion-DDPM으로 생성된 스캔으로만 학습한 3D U-Net 모델은 실제 MRI에서 Dice 점수 0.616을 기록했고, 실제 데이터와 결합하면 0.685까지 향상됐어요.