Feb, 2020

医学图像分割的深度协同图像与特征对齐无监督双向跨模态适应

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TL;DR本文提出了一种名为 SIFA 的新型无监督域自适应框架，从图像和特征两方面进行协同对齐，利用多方面的对抗学习和深度监督机制增强了特征的域不变性，提高了在未标记目标图像上的分割性能。
发现论文，激发创造
  • 协同图像和特征适应：面向医学图像分割的跨模态域自适应

    本文提出了一种新的无监督域自适应框架，称为 Synergistic Image and Feature Adaptation（SIFA），旨在解决域移位问题，通过图像和特征透视图的协同适应实现。

    Jan, 2019

  • 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

  • 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

  • 一种新的双向无监督域自适应分割框架

    本文介绍了一种基于 “分离表达学习” 的双向无监督领域自适应（BiUDA）框架，来提高医疗图像分析中深度学习模型在不同领域间迁移性能，实验结果显示该框架优于当前先进的方法。

    Aug, 2021

  • 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

  • 双向对比学习用于领域自适应语义分割

    提出了一种新颖的无监督领域自适应方法，通过像素 - 原型对比学习框架进行标记迁移，学习跨域不变且具有区分性的特征，生成动态伪标签来建立对比学习训练对，并逐渐调整原型的领域偏差来提高其性能。

    Jul, 2022

  • 高维度非对抗源导向扰动下的一致性正则化 —— 用于分割中的无监督领域自适应

    本文提出了一种名为 BiSIDA 的双向风格诱导域自适应方法，利用一种简单的神经风格传输模型来高效地利用未标记的目标领域数据集，并利用一致性正则化方法来提高语义分割任务的准确性，实验结果表明，BiSIDA 在两种常用的合成 - 真实领域自适应基准测试中取得了最新的最优结果。

    Sep, 2020

  • 无标签域的多尺度特征对齐连续学习

    本文介绍了一种基于生成式联合判别器的方法，能够连续自适应多个未标记的目标领域且保护隐私，特别适用于具有长生命周期的医学学科领域，实现了对组织类型分类取得了最先进的效果。

    Feb, 2023

  • 标签驱动的域自适应语义分割重建

    该研究提出了一种新的框架来缓解图像翻译偏差问题并将不同领域的特征对齐，该框架通过对目标到源的翻译和从预测标签中重构源和目标图像来实现。实验结果表明，该方法在从合成到真实的城市场景理解中具有良好的效果。

    Mar, 2020

  • 基于跨模态域适应的医学图像分割中频率和空间域内的领域差异降低

    本文提出了一种基于多教师蒸馏框架下的频率和空间域转移的简单有效的无监督领域自适应方法，其中使用非下采样轮廓波束变换来识别域不变分量和域变分量，并使用批次动量更新的直方图匹配策略来减少图像风格偏差。两个医疗图像分割数据集上的实验表明，我们的方法优于现有最先进的方法。

    Nov, 2022