这篇研究分析了针对多发性硬化症患者图像的自动白质病变分割方法的卷积神经网络方法，重点研究了领域适应性对准确性的影响，并评估了在新领域中需要重新训练的最小图像数量和最小图层数量以获得可比较的准确性。

May, 2018

使用深度神经网络进行磁共振成像（MRI）图像的自动语义分割极大地辅助于评估和规划各种临床应用的治疗。然而，训练这些模型要求具备丰富的注释数据来实施端到端的监督学习过程。即使我们注释了足够多的数据，由于患者、MRI 扫描仪和成像协议的差异等因素，MRI 图像显示出相当大的变异性。这种变异性需要针对每个特定的应用领域重新训练神经网络，而这又需要专业放射科医生对所有新领域进行手动注释。为了减少持久数据注释的需求，我们开发了一种使用多个注释源域进行无监督联邦域自适应的方法。我们的方法使得能够将知识从多个注释源域转移，以使模型在未注释的目标域中有效使用。最初，我们通过最小化目标域和源域的分布的成对距离，使得目标域数据与每个源域在潜在嵌入空间中具有相似的表示，该空间被建模为深度编码器的输出。然后，我们采用集成方法来利用从所有领域获得的知识。我们提供了理论分析，并在 MICCAI 2016 多中心数据集上进行实验证明我们的方法是有效的。

Jan, 2024

大脑疾病的精确诊断依赖于先进的医学成像技术，然而缺乏标注数据对于机器学习模型的部署造成了挑战。这项研究采用了深度学习和领域适应技术，结合了最大均值差异方法和卷积神经网络，改善了医学图像模态间的泛化能力，并通过提高诊断准确性和效率，为临床医生提供了更可靠的诊断工具。

May, 2024

我们提出了一种基于多领域学习的解决方案，通过使用共享卷积过滤器和领域特定批归一化层对单个卷积神经网络进行调谐，从而在不同域的数据中进行 MRI 图像结构分割，仅使用几个（约 4）标记图像就能实现性能优越。

May, 2018

基于深度学习的医学影像模型由于硬件、采集参数、人群和伪影等异质性数据的限制，往往难以有效地推广到新的扫描任务中。本研究提出一种无监督方法，通过利用 MRI 特定的增强技术，在脑部 MRI 分割中实现鲁棒的领域适应。通过在多样的数据集、模态以及分割任务之间进行广泛的实验对我们的方法进行有效性评估，并与目前最先进的方法进行比较。结果表明，我们提出的方法在各种任务中均具有高准确性、广泛适用性，并且对于不同领域的转移表现出非凡的鲁棒性，超过了大部分情况下的最先进性能。

Aug, 2023

深度学习在医学影像数据分析应用中取得了显著的成功。然而，由于数据分布的差异导致的领域偏移使得深度学习模型在不同扫描仪的不同站点所收集的训练和测试数据上难以实现良好的泛化能力。领域适应作为一种有效手段旨在通过减少医学影像应用中的领域差距来应对这一挑战。本综述针对基于深度学习的医学图像分割领域适应方法进行了重点研究。我们首先介绍领域适应的动机和背景知识，然后全面回顾了医学图像分割中领域适应应用，并最后讨论了该领域的挑战、局限性和未来研究趋势，以促进领域适应在医学图像分割的方法学发展。我们的目标是为研究人员提供关于领域适应在医学图像分割研究中的最新参考文献。

Nov, 2023

该研究使用对抗神经网络进行无监督的领域自适应来训练一种分割方法，此方法更加稳健，并且不需要对测试领域进行任何注释，该系统在对两种头部 CT 数据进行测试时，得到的分割精度非常接近于有监督领域自适应的上限。

Dec, 2016

本文提出一种基于对抗学习的无监督域适应框架，通过一个域适应模块和一个域批判模块来实现不同模态医学图像分割的跨域问题，无需使用目标域标签信息，仅利用 MRI 图像训练的卷积神经网络适应非配对的 CT 数据来进行心脏结构分割，取得了良好的结果。

Apr, 2018

跨模态 MRI 分割是很有价值的计算机辅助医学诊断方法，但现有方法难以处理领域变化的局部差异，并且通常需要大量数据进行训练，这限制了其实际应用。为解决这些问题，我们提出了一种新颖的自适应领域泛化框架，它将基于图像梯度图的无学习跨领域表示与基于类先验的测试时适应策略相结合，以减轻局部领域变化。我们在两个多模态 MRI 数据集上验证了我们的方法，并进行了六个跨模态分割任务。在所有任务设置中，我们的方法始终优于竞争方法，并且在有限的训练数据下表现稳定。

Nov, 2023

本文介绍了使用对抗训练方法改进卷积神经网络在 MRI 分割中的应用，结果表明该方法能够显着提高 MRI 分割的性能。

Jul, 2017