Sep, 2022

挖掘自身解剖：重新审视极少标注下的医学图像分割

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TL;DR本文介绍了一种针对医学图像分割的半监督学习框架，名为 “Mine yOur owN Anatomy”（MONA），通过使用更强的数据增强和最近邻等方法，可以有效地处理数据不平衡（tailness）和内部差异（consistency），提高医学图像分割领域的性能。同时，MONA 可以在无监督的情况下将医学图像分解为一组解剖特征，并在不同的标签半监督设置下，取得了新的最优性能。
contrastive learningmedical image segmentationdata imbalanceanatomical featuressemi-supervised learning
发现论文，激发创造
  • 每个注释都很重要：医学图像分割的多标签深度监督

    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

  • 通过模型自我消歧来学习多源数据的多功能医学图像分割

    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

  • 一份用于分割算法开发和评估的大型注释医学图像数据集

    本文介绍了一个由许多临床相关解剖学的多任务数据集组成的、用于对语义分割算法进行综合基准测试的开放源代码数据集，其通过多个机构的努力进行生成，成为在 2018 年举行的一个众包挑战中被使用的数据集。

    Feb, 2019

  • 一种综合数据集训练分割模型的综合模型

    通过结合多个部分注释数据集，我们提出了一种方法将互补注释合并到一个模型中，实现更好的场景分割和使用多个可用数据集。我们的方法成功地将 6 个类别组合成一个模型，与单独训练在各个类别上的模型集合相比，总体 Dice 分数提高了 4.4%。通过包含多个类别的信息，我们成功将胃和结肠之间的混淆减少了 24%。结果证明了在多个数据集上进行模型训练的可行性，为未来进一步减少对一个大型完全分割数据集的需求铺平了道路。

    Feb, 2024

  • 基于对比度变分模型的组织病理学图像点注释弱监督分割

    本研究提出了一种基于对比的变分模型，用于生成组织病理学图像分割效果，旨在作为弱监督深度学习分割模型的可靠补充监督，并证明其在组织病理学图像分割方面的有效性和效率。

    Apr, 2023

  • 语义可转移的弱监督内窥镜病变分割

    本论文提出了一种用于弱监督内窥镜下病变分割的新语义病变表示转移模型，该模型可以从相关的完全标记的疾病分割任务中利用有用的知识，以提高目标弱标记的病变分割任务的性能，其中包括提出了基于伪标签生成器的伪像素标签生成方法，并将同一类别的动态搜索特征中心在不同数据集间对齐。

    Aug, 2019

  • 自监督学习中的解剖不变建模与语义对齐在三维医学图像分割中应用

    本研究提出了一种新的自我监督学习框架 ——Alice，旨在针对医学图像领域中异构数据及医学结构的特殊性，明确实现解剖不变性建模和语义对齐，其中主要涵盖对比学习策略及条件解剖特征对齐模块，进一步提高了 3D 医学图像分割下的性能表现，超过之前的同类方法。

    Feb, 2023

  • 训练，学习，扩展，重复

    这篇论文提出了一种递归式的训练策略，在使用非常少的带有像素级注释的训练样本的情况下，通过使用较便宜的图像级标注扩展这个小的训练样本集，完成语义分割的任务，进而应用于颅内出血的分割。

    Mar, 2020

  • 超像素自监督训练：无需注释的少样本医学图像分割

    本文提出了一种针对医学图像的新型自监督少样本分割方案，其中使用基于超像素的伪标签提供监督，采用自适应本地原型池化模块解决前景背景不平衡问题，并在三个不同的任务下测试，结果表明该方法优于传统需要手动注释的方法。

    Jul, 2020

  • 组织学肿瘤弱监督多实例学习分割

    本文提出了一种弱监督整个切片图像分割的框架，利用标准的临床注释，采用多实例学习方案进行模型训练，并在 The Cancer Genome Atlas 和 PatchCamelyon 数据集上进行了评估，显示出一定的潜力.

    Apr, 2020