Generative Artificial Intelligence in Medical Imaging: Foundations, Progress, and Clinical Translation

📄 arXiv: 2508.09177v1 📥 PDF

作者: Xuanru Zhou, Cheng Li, Shuqiang Wang, Ye Li, Tao Tan, Hairong Zheng, Shanshan Wang

分类: eess.IV, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-08-07

💡 一句话要点

综述性论文：生成式AI在医学影像中的应用、进展与临床转化

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成式AI 医学影像 生成对抗网络 变分自编码器 扩散模型 多模态学习 临床转化

📋 核心要点

  1. 医学影像领域面临数据稀缺、模态差异大、标准化程度低等挑战，限制了AI模型的应用效果。
  2. 利用生成式AI模型，如GAN、VAE和扩散模型，可以合成数据、转换模态、增强图像质量，从而解决上述问题。
  3. 该综述提出了一个三层评估框架，并探讨了生成式AI在临床应用中面临的挑战和未来发展方向。

📝 摘要（中文）

生成式人工智能（AI）正通过数据合成、图像增强、模态转换和时空建模等能力迅速改变医学影像领域。本综述全面且前瞻性地总结了生成式建模的最新进展，包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、扩散模型以及新兴的多模态基础架构，并评估了它们在临床影像连续过程中的扩展作用。我们系统地考察了生成式AI如何促进影像工作流程的关键阶段，从采集和重建到跨模态合成、诊断支持和治疗计划。重点关注回顾性和前瞻性临床场景，其中生成式模型有助于解决长期存在的挑战，如数据稀缺、标准化和跨模态集成。为了促进严格的基准测试和转化准备，我们提出了一个三层评估框架，包括像素级保真度、特征级真实感和任务级临床相关性。我们还确定了实际部署的关键障碍，包括领域偏移下的泛化、幻觉风险、数据隐私问题和监管障碍。最后，我们探讨了生成式AI与大规模基础模型的融合，强调了这种协同作用如何实现下一代可扩展、可靠和临床集成的影像系统。通过描绘技术进步和转化路径，本综述旨在指导未来的研究，并促进AI、医学和生物医学工程交叉领域的跨学科合作。

🔬 方法详解

问题定义：医学影像分析面临数据量不足、不同模态数据融合困难、图像质量参差不齐等问题。现有方法难以充分利用有限的数据，且在跨模态分析和图像增强方面存在局限性，影响了诊断的准确性和效率。

核心思路：利用生成式AI模型，学习医学影像数据的分布，从而生成新的、高质量的影像数据，实现数据增强、模态转换和图像修复等功能。通过生成更丰富的数据，可以提升现有AI模型在医学影像分析任务中的性能和泛化能力。

技术框架：该综述涵盖了多种生成式AI模型在医学影像中的应用，包括：1) 生成对抗网络（GANs）：用于生成逼真的医学影像，实现数据增强和模态转换。2) 变分自编码器（VAEs）：用于学习数据的潜在表示，实现图像重建和异常检测。3) 扩散模型：通过逐步去噪过程生成高质量的医学影像。4) 多模态基础架构：用于融合不同模态的医学影像数据，实现更全面的诊断和治疗。

关键创新：该综述的关键创新在于系统性地总结了生成式AI在医学影像领域的应用，并提出了一个三层评估框架，用于评估生成式模型的性能，包括像素级保真度、特征级真实感和任务级临床相关性。此外，还探讨了生成式AI与大规模基础模型的融合，为未来的研究方向提供了指导。

关键设计：不同的生成式模型在网络结构、损失函数和训练策略上有所不同。例如，GANs通常采用对抗训练的方式，通过生成器和判别器的博弈来生成逼真的图像；VAEs则采用编码器-解码器结构，通过最小化重构误差和KL散度来学习数据的潜在表示；扩散模型则通过逐步添加噪声并学习去噪过程来生成高质量的图像。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的应用场景进行调整。

📊 实验亮点

该综述提出了一个三层评估框架，用于评估生成式模型在医学影像领域的性能，包括像素级保真度、特征级真实感和任务级临床相关性。通过对现有生成式模型进行系统性的评估，可以为未来的研究提供指导，并促进生成式AI在医学影像领域的临床转化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医学影像的各个环节，包括数据增强、图像重建、跨模态合成、诊断支持和治疗计划。通过生成高质量的医学影像数据，可以提高诊断的准确性和效率，辅助医生进行更精准的治疗方案制定，并最终改善患者的治疗效果。

📄 摘要（原文）

Generative artificial intelligence (AI) is rapidly transforming medical imaging by enabling capabilities such as data synthesis, image enhancement, modality translation, and spatiotemporal modeling. This review presents a comprehensive and forward-looking synthesis of recent advances in generative modeling including generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), diffusion models, and emerging multimodal foundation architectures and evaluates their expanding roles across the clinical imaging continuum. We systematically examine how generative AI contributes to key stages of the imaging workflow, from acquisition and reconstruction to cross-modality synthesis, diagnostic support, and treatment planning. Emphasis is placed on both retrospective and prospective clinical scenarios, where generative models help address longstanding challenges such as data scarcity, standardization, and integration across modalities. To promote rigorous benchmarking and translational readiness, we propose a three-tiered evaluation framework encompassing pixel-level fidelity, feature-level realism, and task-level clinical relevance. We also identify critical obstacles to real-world deployment, including generalization under domain shift, hallucination risk, data privacy concerns, and regulatory hurdles. Finally, we explore the convergence of generative AI with large-scale foundation models, highlighting how this synergy may enable the next generation of scalable, reliable, and clinically integrated imaging systems. By charting technical progress and translational pathways, this review aims to guide future research and foster interdisciplinary collaboration at the intersection of AI, medicine, and biomedical engineering.