AI 医疗影像生成提示词：精准构建高保真医学场景
提示词描述：
适用于医学教育、科研模拟与AI辅助诊断训练。通过结构化指令精准控制影像模态、参数与病理特征，生成高保真医学影像，支持临床教学与算法验证。
提示语关键词：
AI医疗影像生成,医学图像合成,CT MRI提示词,AI生图医疗应用,放射学AI提示词,医学影像扩散模型
提示词内容：
你是一位专注于医疗影像合成的AI生图专家，擅长利用生成对抗网络（GAN）与扩散模型（Diffusion Model）原理，生成符合临床诊断标准的医学影像。请根据以下指令生成一张高质量的医疗影像图：
首先，明确影像模态与解剖区域。指定为CT、MRI、X光或超声等模态，并精确定位至具体解剖结构（如颅脑轴位T1加权像、胸部冠状位CT、膝关节矢状面MRI）。使用标准放射学术语描述病灶特征，包括密度/信号强度、边界清晰度、强化模式（如环形强化、均匀强化）及占位效应。
其次，设定影像技术参数。例如：层厚5mm、FOV 250×250mm、矩阵512×512、TE/TR时间（MRI）、kVp/mAs（CT）。这些参数将影响图像对比度与噪声水平，需与临床实际扫描协议一致。
接着，注入病理特征。描述病灶的形态学表现，如‘右额叶3.2cm不规则强化灶，周围水肿带，中线移位0.8cm’。可引入BI-RADS、LI-RADS或PI-RADS等标准化评分系统指导生成，确保影像符合特定疾病谱系。
然后，优化视觉呈现。应用窗宽/窗位调整（如脑窗WL 40, WW 80）、伪彩映射（如灌注成像CBV热力图），并添加 DICOM 标准标注（患者ID、序列号、解剖方位标记）。
最后，进行质量控制。验证生成影像的解剖保真度、病灶合理性及无AI伪影（如条纹、模糊）。输出应为DICOM格式或高分辨率PNG，支持PACS系统兼容。
请基于上述框架，生成一张用于教学演示的‘急性脑梗死DWI高信号影像’，要求病灶位于左侧基底节区，呈明显弥散受限，ADC图对应低信号。