生成建模与扩散
突破级
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收录解读
问题与背景：脑 MRI 纵向进展建模对神经退行性疾病理解和个体化预测很重要，但现有方法往往结构复杂，条件注入不足，且难以保证生成结果的解剖一致性。
方法/新意：这篇工作用 anatomically guided latent diffusion 建模脑 MRI 进展，在 latent 生成过程中显式引入解剖先验，而不是单靠后验约束去修正。目标是同时提升条件一致性、解剖合理性和长期进展建模能力。
意义/放在仓库中的位置：它属于生成式医学影像主线，和 BrainIAC、Prima、SleepFM 形成互补：前者做表征和基础模型，这篇更偏纵向生成和疾病演化模拟。生成式领域既已纳入正式主线，这篇值得收。
局限/为何不再升一级：目前还是 arXiv 论文，应用场景集中在脑 MRI progression。它更像强方法论文，而不是会统一重排医学影像生成路线的工作。