借鉴谱分解方法，将图像分解问题视为图划分任务，并通过特征亲和力矩阵的拉普拉斯矩阵的特征向量分析来估计感兴趣对象的分布；提出一种新颖的自监督式 FSS 框架，不依赖于任何标注，并通过利用从支持图像获得的特征向量自适应地估计查询掩码，从而消除了手动注释的需求，特别适用于具有有限标注数据的医学图像；引入了多尺度大卷积核注意力模块，进一步提高了对支持图像提供的信息进行查询图像解码的能力，通过选择性地强调相关特征和细节，改善了分割过程并有助于更好的物体勾边；在自然和医学图像数据集上的评估结果展示了我们方法的高效性和有效性。

Jul, 2023

提出了一种新颖的 Detail Self-refined Prototype Network（DSPNet）用于构建全面表示目标前景和背景的高保真原型，以解决医学图像中具有复杂背景且对象不明显的情况下，已有模型在 few-shot 语义分割方面的不足。在三个具有挑战性的医学图像基准上的广泛实验证实了 DSPNet 相对于先前的最先进方法的优越性。

Jun, 2024

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

利用 DINOv2 的特征提取能力，我们提出了一种新的方法来进行少样本分割，不仅提高了性能，还为更强大和适应性更强的医学图像分析铺平了道路。

Mar, 2024

本篇论文对语义分割中的 Few-Shot Learning 进行了概述，提出了新的分类法，并描述了当前的局限性和展望。

Apr, 2023

本文提出了一种半弱监督分割算法，基于新的深度监督学习方法和学生 - 教师模型，结合各种监督信号以实现易于集成，有效地减少了昂贵标注的要求。经过实验验证，该算法在视网膜液体分割上取得了成功。

Apr, 2021

提出了一种名为 DMNet 的双挖掘网络来解决卫星遥感场景中极端类内变化的问题，并通过 Class-public Region Mining 和 Class-specific Region Mining 模块有效地实现语义的挖掘和提取，同时引入 Known-class Meta Suppressor 模块来抑制已知类中的对象激活，实现了在少量样本下对未知类目标的差异化分割。

Oct, 2023

本文提出一种基于自监督预训练的医学图像分析深度学习训练策略，通过将不同扭曲应用于图像的随机区域，预测扭曲的类型和信息的损失，并使用改进的 Mask-RCNN 体系结构定位扭曲位置和恢复原始图像像素，将该方法用于分割任务，能够提高 Dice 分数 20%。

Jul, 2022

本文提出了一种新颖的在 few-shot segmentation 模型中加入 base learner 的方法，通过使用伴随的 base learner 得到被忽略的对象并将其与 meta learner 的预测结果相结合，从而提高模型的泛化性能和分割准确率。实验结果表明，该方法具有良好的性能且在 generalized FSS 情况下也有很好的表现。

Mar, 2022

通过自抽样元 SAM（SSM-SAM）框架，本研究提出了一种快速在线适应的医学图像分割方法，通过设计三个关键模块，包括在线快速梯度下降优化器、自抽样模块和针对医学少样本学习的强大的基于注意力的解码器，能够在医学图像分割的少样本任务中显著提高分割效果。

Aug, 2023