في عالم التكنولوجيا الطبية المتقدمة، قدم نموذج CONFLUX إنجازاً جديداً في مجال توليد صور الأشعة المقطعية ثلاثية الأبعاد (Chest-CT). يُعتبر هذا النموذج أحد نماذج التوليد الضابطة (Controllable Generative Models) التي تستطيع إنتاج صور فريدة تُظهر خصائص سريرية محددة. يتطلب هذا النوع من النموذج عينة تتمتع بدقة عالية وتكون ثلاثية الأبعاد بشكل طبيعي، بالإضافة إلى التوافق مع المعلمات المطلوبة.

يعتمد CONFLUX على تقنية جديدة تُعرف بالنموذج البخاري الكامن (Latent Diffusion Model)، حيث يجمع بين نموذج تلقائي متغير ثلاثي الأبعاد (3D Variational Autoencoder) يقوم بضغط كل حجم للصورة، وموحد التدفق التصحيحي (Rectified-Flow Transformer) الذي يُجري عمليات التوليد في الفضاء الكامن. يتم توجيه عملية التوليد بناءً على البيانات الشعاعية المنظمة، بما في ذلك 18 حالة من الشذوذ، والجنس، والعمر، ونوع إعادة البناء، من خلال استخدام تكييف قياسي طبقي (Adaptive Layer Normalization).

وقد أظهر النظام الجديد نتائج قوية عند قياس الفجوة الثلاثية المخطط (Tri-planar Frechet Distance)، مُحققاً FID بقيمة 32.3 مقارنة بـ74.6 لنموذج MAISI. وبغية تعزيز التحكم في النتائج، أُضيفت مرحلة تدريب بعدية تعتمد على التعلم المعزز (Reinforcement Learning Post-Training) تُعرف بسياسة تحسين المجموعة النسبية (Group-Relative Policy Optimization)، حيث تكافئ النموذج بناءً على موثوقية استرجاع النتائج المطلوبة من كل صورة تنتج.

حسب تقييم منفصل من قبل مُصنف مستقل، تتمكن المرحلة التدريبية اللاحقة من إزالة 47% من الفجوة بالنسبة لموثوقية الفحوصات الحقيقية.

تم إطلاق نموذج CONFLUX مع مجموعة بيانات تتضمن حوالي 200000 صورة أشعة مقطعية مولدة صناعيًا، مع وضع اقتباسات للبيانات السريرية المتنوعة. إن هذا الابتكار يعد خطوة كبيرة نحو تعزيز دقة وكفاءة تشخيص الأمراض من خلال الصور الطبية ثلاثية الأبعاد.