Jul, 2019

通过分离的表示进行无监督域自适应：应用于跨模态肝脏分割

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TL;DR通过训练深度学习模型将 CT 图像的肝脏分割模型迁移到 MRI 图像分割任务中，通过领域自适应方法中的分解表示方法，我们将一个域中的图像映射到共享内容空间和特定样式空间中，这使得我们在多模式医学图像领域实现了高精度的肝脏分割。
deep learningdomain adaptationctmriliver segmentation
发现论文，激发创造
  • 分离和适应：学习跨域解缠深度表示

    本研究提出了一种用于跨域图像特征提取和 unsupervised domain adaptation 的深度学习模型，实现了特征的 disentanglement 和适应，并在实验中证实了其有效性和优越性。

    May, 2017

  • 使用对抗性损失对卷积神经网络进行生物医学图像分割的无监督跨模态域自适应

    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

  • 基于交叉模态学习的三维语义分割领域自适应

    本文介绍了一种新的领域适应策略 - “交叉模态学习”，在无监督和半监督领域适应设置下，通过两种模式的相互模仿实现模态之间的一致性，在 3D 语义分割任务中证明了该方法的有效性

    Jan, 2021

  • 跨域人物识别的联合去耦和适应

    本文提出了一种联合学习框架，通过提纯表征空间来改善适应性，并使用不同的空间对身份相关 / 不相关特征进行解缠，并在共享外观空间上执行对抗性对齐和自我训练进行适应。实验表明，该框架在未受监督的领域自适应方面胜过现有技术。

    Jul, 2020

  • 语义分割的无监督对比域自适应

    通过对比学习实现特征对齐，提出了一种跨领域适应的标签扩展方法，结果表明，我们的方法在 Cityscapes 数据集上的表现始终优于最先进的方法。

    Apr, 2022

  • 具有解缠度的半监督元学习用于通用领域医学图像分割

    本文提出了一种新颖的半监督元学习框架，其中包括解缠结和显式对与领域位移相关的表示进行建模，对于医学图像分割问题，这项技术表现良好，尤其在有限的标注数据情况下具有更好的一般化性能和鲁棒性。

    Jun, 2021

  • 基于分离表征的多样化图像翻译

    该研究提出了一种基于解缠表示的方法，用于在无成对的训练图像的情况下产生多样化的输出，在领域适应方面具有竞争性表现，并且在多种任务上可以生成多样化与逼真的图像。

    Aug, 2018

  • 跨模态图像分割的高效无监督领域自适应算法

    本文提出了一种新的数据有效的多域医学图像分割的深度无监督领域自适应方法，该方法结合了基于变分自编码器的特征先验匹配和域对抗训练，以学习共享的域不变潜在空间进行分割。在公共多模态心脏图像分割数据集上评估，在仅使用一个未标记的 3D CT 扫描的情况下，该方法在相同的设定下胜过现有的技术。最后，我们对先验匹配和域对抗训练进行了消融研究，以阐明所提出方法的理论基础。

    Jul, 2019

  • 多机构无监督交叉模态域适应中学习特定场地风格

    该研究介绍了一种应对跨模态、多机构的无监督领域自适应问题的解决方案，通过无配对图像转换和自训练等技术，成功应用于医学图像分析的领域。

    Nov, 2023

  • 基于梯度图引导的自适应领域泛化用于跨模态 MRI 分割

    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