本文提供一种深度主动学习框架，基于全卷积网络和主动学习结合提供对最有效的标注区域的建议，以显著降低标注时间，测试中仅使用 50% 的训练数据，即可达到最先进的分割性能。

Jun, 2017

该研究提出了一个新的框架，可以使用大量的便宜的不可靠注释和较少的专家级别的干净注释训练完全卷积分割网络，使用空间可适应重新加权方法在损失函数中平衡了干净和嘈杂的像素级注释，使用元学习方法将更多的重要性分配给损失梯度方向更接近干净数据的像素，实验表明，使用空间重新加权可以改善深度网络对噪声注释的鲁棒性。

Jun, 2019

医学图像分割 (MIS) 在医学图像分析中起着关键作用，目前主流的 MIS 方法基于深度神经网络 (DNNs)，该方法主要训练医生生成的注释掩膜数据集，然而由于不同医生生成的注释掩膜可能存在差异，因此本文利用多专家注释来提高模型对新医生的适应性，并在 MRI 脑分割任务上进行了试验，结果表明，在只使用新医生提供的几个注释进行轻量级微调后，模型在新医生上的适用性可以得到有效增强。

Feb, 2024

通过深度学习在医学图像分割中解决多评价人医学图像标注模糊边界、不同专家间观察者技能和偏好等固有数据不确定性带来的注释不确定性问题。提出了名为 D-Persona 的两阶段框架，通过训练概率性 U-Net 模型和设计多个基于注意力的投影头实现在共享潜空间中获得多样化和个性化结果，实验结果表明 D-Persona 在多评价人医学图像分割上取得了新的 SOTA 性能。

Mar, 2024

本文提出了一种使用两个耦合的 CNN 从纯噪声观察中联合学习单个标注者的可靠性和真实分割标签分布的方法，该方法在三个公共医学影像分割数据集上表现良好，尤其是在注释数量较少且出现较大不一致性的情况下。

Jul, 2020

本论文提出了一种有效的迭代学习框架，用于医学图像的噪声标签分类问题。具体而言，我们提出了一种在线不确定样本挖掘方法，以消除嘈杂标记的图像的干扰，接着，我们设计了一种样本重新加权策略，以保留正确标记难样本的有用性。我们的方法在皮肤病变分类任务中得到了很有希望的结果。

Jan, 2019

本文提出了一种基于图卷积网络和集成学习的方法，用于皮肤病变分析中的多模态数据的多标签分类，该方法可以成功地利用先前的共现关系，可在不同数据集上提高分类性能并取得最新成果。

Jul, 2023

本文介绍一种基于深度分割模型集成的半监督学习方法，利用有标注的图片训练模型子集，并使用未标注的图片协同训练模型，同时使用对抗样本来保持多样性，实现语义图像分割的性能提升，在两个医学图像数据集上取得最先进的结果。

Mar, 2019

本研究探讨了在医学影像分析中利用机器学习算法进行异常检测的方法，重点讨论了算法的性能如何取决于标注者的数量和标签的质量。我们提出了一种简单有效的方法，通过聚合不同水平标注者的标注来解决单个标注者主观性标注的问题。通过估计多个标注的隐藏标签并使用重新加权的损失函数来提高检测性能，我们旨在提高异常检测任务中预测模型的效率。本研究在一个真实的医学影像数据集上进行了评估，并超越了不考虑标注者间差异的相关基线。

Mar, 2023

该研究旨在开发一种通用的病变检测算法，通过利用粗略标注和临床知识，在多个异构数据集上进行训练，实现在多种病变类型下的准确检测。

Sep, 2020