该论文研究利用新的数学和优化方法来解决基于深度学习的医学图像分割方法在图像获取协议和图像解剖变异性方面的限制，以减少需要手动标记成本高昂的问题。

May, 2023

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

在这篇论文中，我们对近年来最具代表性的四种医学图像分割模型进行了调查。我们从理论上分析了这些模型的特点，并在两个基准数据集（结核病胸部 X 射线和卵巢肿瘤）上定量评估了它们的性能。最后，我们讨论了医学图像分割领域的主要挑战和未来趋势。我们的工作可以帮助相关领域的研究人员快速建立针对特定区域的医学分割模型。

Aug, 2023

研究介绍了一个简单而彻底评估的深度学习框架，应用于任意医学图像体的分割，同时不需要任务特定的信息和人为干预。该系统基于一个固定的模型拓扑和固定的超参数集，排除了模型选择的过程和方法级别的过拟合。此外，使用多平面数据增强，结合了一个基于常见 U-Net 的 2D 架构，让 2D 模型学习表示 3D 图像体的表示方法，从而提高了泛化性能。

Nov, 2019

这篇文章主要介绍了在医学图像分割领域中，利用卷积神经网络进行高性能分割所需要的大量高质量标注数据的问题，并且探讨了如何解决数据集缺陷，包括有限的标注和不完美的标注问题。

Aug, 2019

本教程论文旨在从基础概念、深度学习算法、工具和框架，方法开发和图像分析等方面，为医学影像处理与分析领域的新手提供基础概述，并使用公共数据提供样例任务，并针对方法开发和图像分析提供了最佳实践建议，旨在助力研究者克服初学阶段的挑战。

Apr, 2023

我们提出了一种基于预训练 2D 图像模型的策略，使用单点提示来进行 3D 医学图像分割，并通过引入轻量级适配器来提取深度相关的（3D）空间上下文，以实现准确的边界。与其他分割方法相比，我们的方法在结肠和胰腺肿瘤分割方面具有卓越的性能。

Oct, 2023

该研究提出了一种自动化数据增强方法，用于合成标记的医学图像，该方法可用于磁共振成像（MRI）的脑部扫描分割任务。该方法利用半监督方法，从未标注的扫描中学习图像变换模型，并使用标记示例合成其他标记示例。实验证明使用这些新示例进行监督分段器训练相比目前的一次性生物医学图像分割方法，有明显的改进。

Feb, 2019

这篇研究论文介绍了深度学习在医学图像分割和分类中的最新进展和应用，并探讨了基于深度学习的方法在医学成像中面临的挑战和未解决研究问题。

Apr, 2017

通过利用现有数据的局部或稀疏标注分割标签，我们开发了一种成本效益方法来解决与来自不同来源的数据的标签歧义、模态、数据集和分割标签的不平衡相关的挑战，实验结果表明，我们的方法在腹部器官分割的多模态数据集上表现出卓越的性能，凸显出优化现有标注数据使用和减少新数据标注工作以进一步增强模型能力的潜力。

Nov, 2023