Sep, 2021

半监督医学图像分割的互一致性学习

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TL;DR本文提出了一种新颖的互相关网络（MC-Net+），通过有效地利用未标记数据进行半监督医学图像分割。我们在三个公共医学数据集上比较了我们 MC-Net+ 模型的分割结果与五种半监督方法的结果，实验表明我们的模型在半监督下分割效果最优，树立了半监督医学图像分割的新标准。
发现论文，激发创造
  • 半监督互相一致训练下的左心房分割

    提出了一种基于 MC-Net 的半监督学习算法，通过设计的循环伪标签方案，利用未标记数据强化了训练过程，从而提高了心房图像分割性能。与其他半监督方法相比，该算法在公共数据集上表现出更好的性能。

    Mar, 2021

  • 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

  • 半监督医学图像分割中的自我感知和跨样本原型学习

    本文提出了 SCP-Net 方法，利用多个输入源提高一致性学习中预测的多样性，结合半监督方法和自我感知一致性学习方法，提高伪标签的紧致性和可靠性。实验表明，SCP-Net 可以优于其他半监督分割方法，相比于有限的有监督训练，可以显著提高性能。

    May, 2023

  • 面向半监督医学图像分割的一致性感知不确定性估计

    本文提出一种新的半监督医学图像分割模型 CoraNet，基于我们的不确定性估计和分离自我训练策略，通过估计不确定性来提高分割结果的一致性，与现有技术相比，我们的方法表现更优，并对其与传统不确定性估计方法进行了分析和比较。

    Oct, 2021

  • 基于查询分布一致性的半监督医学图像分割

    我们提出了一种基于 Dual KMax UX-Net 的新型半监督学习框架，该框架利用标记数据指导对未标记数据的信息提取，并通过合并未标记数据显著提高性能。实验证明，我们的方法在 Atrial Segmentation Challenge 数据集上优于现有的半监督学习方法，尤其是在 10% 和 20% 标记设置下。

    Nov, 2023

  • 带交叉一致性训练的半监督语义分割

    本文提出了一种新型的基于交叉一致性的半监督语义分割方法，其中共享编码器和主解码器进行有监督训练，利用无标签数据来提高编码器的表示，该方法简单易懂，并且在多个数据集上实现了最先进的结果。

    Mar, 2020

  • 半监督医学图像分割的对角线分层一致性学习

    通过使用对角层次一致性（DiHC-Net）的鲁棒半监督医学图像分割新框架，实现了几乎达到人类水平的临床应用中的医学图像分割结果，且在公开的左心房（LA）数据集上表现优于以往的方法。

    Nov, 2023

  • MSE-Nets：用于提高具有模糊边界的医学图像分割的多注解半监督集成网络

    使用有限的多注释和丰富的无注释数据，我们提出了一种多注释半监督集成网络（MSE-Nets），用于医学图像分割任务，通过多种方法增强模型，优化可利用的注释数据，减少重复注释的需求，并提高模型在医学图像分割中的性能。

    Nov, 2023

  • 基于多级全局上下文交叉一致性模型和扩散模型的半监督超声图像分割

    我们提出了一种多级全局上下文一致性 (MGCC) 框架，它使用由潜在扩散模型 (LDM) 生成的图像作为半监督学习的未标记图像，针对医疗图像分割中全局上下文信息的缺失问题，解决了医疗图像注释工作负担和与其相关的隐私问题，该方法在公开和私人数据集上进行实验，证明了在分割网络中有效传递概率分布知识的能力，从而提高了分割准确性。

    May, 2023

  • 自我监督语义分割：变换一致性

    通过使用自监督算法 S³-Net 结合 Inception Large Kernel Attention（I-LKA）模块、可变形卷积和空间一致性损失项，本研究提出一种精确医学图像分割方法，并在皮肤病变和肺器官分割任务中展现了超越 SOTA 方法的卓越性能。

    Aug, 2023