생성 모델은 의료 영상 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있습니다. 이러한 모델은 데이터 불균형 문제를 해결하거나 다른 모달리티로 변환하는데 사용될 수 있습니다. 또한, 3D 생성은 임상 연구, 분포 분석, 이상 감지 등에 적용할 수 있습니다. 그러나 의료 영상은 자연 이미지보다 복잡하기 때문에 생성이 어렵습니다. 따라서 의료적으로 타당한 이미지를 생성하기 위해서는 많은 노력이 필요하며, 생성 모델이 의료 영상 분야에서 뛰어날 수 있는 것은 어렵습니다. 그러나 최근 확산 모델의 발전으로 고품질 이미지를 생성하는 것이 가능해졌고, 잠재적 확산 모델의 사용으로 생성 속도 문제도 해결되었습니다. 따라서 본 논문은 확산 모델을 사용한 생성, 생성을 통한 데이터 보강, 이미지 간 변환, 3D 생성 및 예측 생성에 대한 실험을 제안합니다. 이 연구의 결과는 의료 전문가를 위한 더 정확하고 종합적인 진단 도구를 제공하여 의료 영상 분야에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 확산 모델의 사용은 의료 영상 생성에 필요한 시간과 노력을 줄이고 의료 이미지의 전반적인 품질을 향상시켜 환자의 치료 결과를 개선할 수 있습니다. 본 논문은 의료 영상 진단 분야에 확률 기반 확산 모델의 기술적 구현과 임상 응용에 대한 포괄적인 개요를 제공하며, 의료 영상 진단 분야를 혁신할 잠재력을 강조합니다.