MUMINS：元数据条件化的不确定性感知医学图像下一状态合成

MUMINS 是一个高效扩散框架，在单次逆向扩散过程中同时扩散基线扫描与随访残差并预测空间不确定性图，以合成随访影像。该模型以时间间隔和元数据为条件，在每个去噪步骤动态重注入基线作为软锚点，并通过负对数似然头学习不确定性图标记易错区域。在肺 CT（PNG）和脑 MRI（OASIS-3）上，按数据集分别重训练的 MUMINS 匹配或超越专用领域 SOTA 方法。