脑部MRI

面向3D医学视觉表征学习的掩码扩散自编码器

Masked-Diffusion Autoencoders for 3D Medical Vision Representation Learning

把「空间掩码 + 扩散加噪」两种破坏叠加成统一的时间条件去噪目标，让同一网络同时学结构重建与纹理去噪；做3D医学（或任何低标注3D体数据）自监督预训练时，可直接借用这套双破坏预训练范式替代单一MAE或对比学习。