Recent advances in unsupervised domain adaptation (UDA) show that
transferable prototypical learning presents a powerful means for class
conditional alignment, which encourages the closeness of cross-domain class
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。