本文介绍了在第18届欧洲计算机视觉会议（ECCV 2024）上接受的一项研究。该研究关注生物医学视觉模型，这些模型通过分析X光、MRI和CT扫描等医疗图像来预测疾病和健康状况，辅助医生进行诊断、治疗计划、疾病监测和风险评估。然而，由于训练数据集规模较小且代表性不足，这些模型在实际医疗环境中表现不佳，可能导致误诊和其他错误。为了解决数据不足的问题并提高模型的测试效果，研究团队开发了“RadEdit”工具，通过扩散技术对生物医学视觉模型进行压力测试，以确保其在不同条件下能够可靠运行。

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