本研究针对医学图像分割中的低对比度、边界不清晰以及患者间高变异性等问题，提出了一种将扩散模型与深度学习结合的新方法。研究表明，该方法能够更好地捕捉细节并提高小目标的分割精度，具有显著改善医学图像分割效果的潜力。
本研究提出了一种结合扩散模型与深度学习的新方法，有效解决医学图像分割中的低对比度和模糊边界问题，显著提升小目标的分割精度。
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