LiFT：分解式三维医学图像合成框架

Xinhe Zhang 等作者发布 LiFT 框架，把三维医学体数据合成拆成逐切片图像生成和跨切片特征轨迹学习两部分，在保留二维合成效率的同时，通过显式建模切片间关系提升层间一致性。 作者称，LiFT 在 BraTS 2023 和 SynthRAD2023 上取得有竞争力的图像质量，速度最高达体素扩散基线的 390 倍。相关结果来自论文自述，尚待独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。