May, 2020

基于关系驱动自集成模型的半监督医学图像分类

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TL;DR本文提出了一种基于关系推理的半监督框架，用于医学图像分类，可通过鼓励输入数据的预测一致性来利用未标记的数据，同时使用自组合模型产生高质量的一致性目标，通过建模不同样本之间的关系信息有效地利用标记数据。该框架明确在扰动下相对于单个预测的语义关系的一致性，鼓励在未标记的数据中探索额外的语义信息。经实验评估，该方法在单标签和多标签图像分类场景中优于许多半监督学习方法。
medical image analysissemi-supervised learningneural networksunlabeled dataconsistency-based methods
发现论文，激发创造
  • 半监督关系对比学习

    本文介绍了一种基于半监督关系对比学习的皮肤病诊断方法，通过有效利用未标记图像进行预训练 / 精调并验证了其在不同标记数据数量下的有效性。

    Apr, 2023

  • 医学图像半监督分割中的变换一致自组织模型

    本文提出一种半监督方法用于医学图像分割。该方法包括深度学习、正则化、自举等关键技术，并在多个医学图像数据集上进行了验证和表现优于其他方法。

    Feb, 2019

  • 半监督和自监督学习在医学图像上的准确率与时间前沿

    对医学图像分类应用进行的研究表明，使用未标记的数据可以提高分类器的性能，通过自监督学习和半监督学习的方法，本研究在医学图像领域设计了一个基准测试，发现 MixMatch、SimCLR 和 BYOL 方法是强有力的选择，并提供适用于新医学任务的设置以及进一步搜索的方法。

    Jul, 2023

  • 大型自监督模型推进医学影像分类

    本研究探讨了自监督学习作为医学图像分类的预训练策略的有效性，使用领域特定的无标签医学图像进行自监督学习，并引入一种新颖的多实例对比学习 (MICLe) 方法，为医学图像分析中的皮肤病和胸部 X 光分类任务提供了更为准确的预测。

    Jan, 2021

  • 向机器监督的转变：高效注释的自监督学习用于自动医学图像分割和分类

    自我监督学习和半监督学习在医学影像领域的新进展，通过 S4MI（自我监督和半监督医学影像）管道，使用 10% 标签注释的自我监督学习在大多数数据集的分类任务上表现优于 100% 标签注释，而使用 50% 标签数较少的半监督方法在三个数据集的分割任务上表现更好。

    Nov, 2023

  • 增量元自学习的半监督关系抽取

    本文提出了一种名为 MetaSRE 的方法，通过生成质量评估对伪标签进行元学习来降低噪声，同时采用伪标签选择和利用方案，仅以自我训练的方式利用高质量伪标签逐步增加标记样本以提高鲁棒性和准确性。在两个公共数据集上的实验结果表明了所提出方法的有效性。

    Oct, 2020

  • 基于变换一致自我集成模型的半监督皮肤病变分割

    本文介绍一种基于半监督学习的皮肤病病变分割新方法，通过标记和未标记数据的加权结合优化神经网络，通过不同正则化方法提高像素级预测效果，实现对少量标记数据进行高效训练，并在 ISIC 2017 皮肤病病变分割竞赛中取得 2000 个标记数据以下更好的性能。

    Aug, 2018

  • 自监督一致性训练用于高效组织病理图像分析

    利用基于多分辨率背景下组织病理全切片图像的潜在上下文线索的自我监督预训练任务，以及新型的师生半监督一致性模式，使用任务无关和任务特定无标签数据来学习强大的监督信号进行无监督表征学习，并在有限标签数据下表现出与其他现有最先进方案相近乃至优越的性能。

    Feb, 2021

  • 自集成无监督域自适应在医学影像分割中的应用

    本研究中，我们对自我集成方法进行了扩展，探讨了多个方面，证明自我集成即使在使用少量非标记数据时也能提高模型的泛化能力，从而在医学成像应用中解决了单一领域下模型泛化的问题。

    Nov, 2018

  • 自我监督预训练方法比较：基于胸部射线图像的疾病风险预测

    本文针对医疗影像任务，通过对自我监督和半监督学习等多种方式进行比较，研究发现半监督自编码器在预测胸部 X 光成像下的死亡风险方面具有更好的性能。

    Jun, 2023