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一种对抗扩散模型多模态医学影像重建方法本发明公开一种对抗扩散模型多模态医学抗扩散网络将扩散生成器和扩散鉴别器结合在LPET图像和临床表格数据输入中提取信息并分2在训练过程中，对抗扩散网络采用条件扩散框架，将多模态条件编码器从LPET图像和临床表格样本数据输入中提取信息并分层次注入到S30,给定LPET图像和临床表格检测数据，输入至基于条件扩散的医学影像重建模型，提取句子中临床表格属性，并掩蔽属性，并将掩蔽的句子基于CXR-BER在训练过程中最小化重构文本提示和真实文本噪声数据yt和条件信息c的情况下，参数化为θ的神经网络预测去噪数据yt-1的条件概率分,c)中提取的样本作为伪样本和真实的对应样本q(yt-1lyt,c)作3平衡图像和表格的异构模式，利用最优多模式传输协同注意模块集成表格特征和图像特最优多模式传输协同注意模块利用最优传输的匹配能力来协调图像表格在多模态条件编码器的图像分支中，对应于编码部分，图像分支涉及4个级别，给定4[0002]正电子发射断层扫描(PET)是一种先进的核成像技术，可以可视化和量化人体的[0004]为了解决上述问题，本发明提出了一种对抗扩散模型多5当前噪声数据yt和条件信息c的情况下，参数化为θ的神经网络预测去噪数据yt-1的条件概。或yt-1}c)中提取的样本作为伪样本和真实的对应样本q时利用注意力机制的选择性聚焦能力来强调表格中与更多相[0031]本发明基于多模态条件对抗扩散模型集成了一个多模态条件编码器来提取多模6建立了多模态屏蔽文本重建，它利用从去噪的PET图像中提取的语义知识来恢复被屏蔽的器结合在真实SPET图像上进行扩散,旨在加速扩散过程。为了实现更可控的扩散过程并增噪数据yt-1的条件概率分布；预计预测分布pθ(yt-1lyt,c)将近似于其实际对应分布q(yt-71。；1[0053]上述过程在减少扩散时间步长T和引导网络捕获真实SPET图像中的复杂分布方面[0055]考虑到PET图像中复杂的代谢分布，仅以LPET图像为条件准确恢复SPET图像具有格为进一步的图像质量细化提供了补充的代谢相关视[0056]其中，在多模态条件编码器的表格分支中，临床表格检测数据xtb被馈送到CXR-时利用注意力机制的选择性聚焦能力来强调表格中与更多相ptb被投影以匹配平坦图像的维度，产生ptb*。然后，它们之间的最优传输通过离散8[0067]在y'0中捕获的准确语义可以通过其相应的全局语义嵌入z'[0072]掩蔽的重建损失被计算为真实文本提示PT和其重建的对应例进行训练验证和测试。LPET图像是通过对SPET扫描以100的剂量减少系数进行子采样来被切成大小为128X128的2D切片。采用三个标准指标[0076]将本方法与六种主要的重建方法进行了比较，包括基于回归的方法：(1)Auto-9[0080]本发明方法和对比方法的视觉对比结果如图2所示其中有明显改进的区域在放大

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