University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

NAMD: Virtual Follow-up Computed Tomography Synthesis via Nodule-Aligned Multimodal Diffusion Models for Early Lung Cancer Diagnosis

基于LLM驱动多模态扩散的结节对齐潜在空间学习：用于肺结节进展预测

James Song, Yifan Wang, Chuan Zhou, Liyue Shen

机构 * Department of EECS, University of Michigan（电子工程与计算机科学系，密歇根大学） ； University of Michigan Medical School（密歇根大学医学学院） 纠错

AI总结 本文提出NAMD框架，通过生成1年随访CT图像预测肺结节进展，利用结节对齐潜在空间和LLM驱动控制机制，在NLST数据集上实现优于基线和现有方法的性能。