BrLP

用扩散模型预测脑病进展，一张扫描生成未来影像

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 13 🐛 待处理 4 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 140
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

BrLP 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队LemuelPuglisi
官网地址https://lemuelpuglisi.github.io/blog/2024/brlp
GitHubhttps://github.com/LemuelPuglisi/BrLP
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型brain-latent-progression,diffusion-models,disease-progression-model,image-generation,longitudinal,medical-image-analysis,medical-imaging,miccai,miccai2024,spatiotemporal-modeling
GitHub 星标★ 140
上线时间2024-05-06 00:00:00
代码更新2025-10-31
仓库体积7.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

BrLP（Brain Latent Progression）是一个面向医学影像的时空疾病进展建模工具，发表于MICCAI 2024并获MedIA最佳论文奖。它解决的核心问题是：如何从单次或稀疏的脑部扫描中，预测患者未来的疾病演变图像（如脑萎缩、病变扩展）。其核心能力在于结合潜在扩散模型（Latent Diffusion）与先验知识，在低维潜在空间中进行时序演进，从而生成高质量、符合解剖结构的纵向医学图像。相比传统生成模型，BrLP能更准确地捕捉疾病进展的时空规律，并支持多种模态（如MRI）的预测。项目提供官方实现，包含模型训练、推理及评估代码，适用于阿尔茨海默病等神经退行性疾病的进展模拟与研究。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 140

核心亮点

  • 基于MICCAI 2024获奖论文，方法经过学术验证，算法可靠性高
  • 在潜在空间建模时序，计算效率高且生成图像质量稳定
  • 整合先验知识，能约束生成过程，符合医学解剖结构

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持待观察
  • 依赖特定医学数据集，泛化到其他疾病或器官需额外适配

适用场景

  • 神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）的进展预测与可视化
  • 医学影像数据增强，生成纵向样本用于训练下游模型
  • 临床研究中的疾病演变模拟，辅助理解病理机制

替代项目

MedDiff、BrainGrowth、Voxel2Mesh

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