本研究利用同时使用 MRI 图像中的像素级注释和图像级注释，提出了一个学习框架，用于大脑肿瘤的分割模型，并研究了像素级注释和图像级注释的比较量对分割质量的影响，并将我们的方法与传统的全监督方法进行比较，并展示了我们的方法在分割质量方面的优势。

Nov, 2019

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

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

利用临床报告来实现弱标签监督学习以提高癌症检测的准确性。通过将诊断和肿瘤位置文本提示整合到视觉语言模型的文本编码器中，可以有效地在视觉语言模型的潜在空间中进行弱监督学习的优化，从而提高训练的稳定性。在大规模癌症数据集上的广泛数量实验结果验证了我们的方法可以将人工标注工作量减少至少 70%，同时保持与竞争的全监督方法相当的癌症检测准确性（AUC 值 0.961 vs 0.966）。

May, 2024

基于边界框注释，我们提出了一种弱监督的息肉分割模型（WeakPolyp），使用 mask-to-box 转换减少粗糙标签与精确预测之间的不匹配，并通过尺度一致性损失实现密集监督，实验证明 WeakPolyp 在不需要任何遮罩注释的情况下达到了与完全监督模型相当的性能。

Jul, 2023

本文提出了一种基于弱监督学习的 Two-Stage Detection and Diagnosis Network (TSDDNet)，用于增强乳腺癌超声计算机辅助诊断的精确性，通过优化检测网络和分类网络，使模型在病灶检测和诊断任务中达到最佳表现。

Jun, 2023

本文提出了一种使用不完全标注的乳腺 X 线照片数据集进行恶性乳腺病变检测 的弱监督和半监督学习算法，并在真实数据集上对其进行了检测实验研究，取得了最先进的检测结果。

Jan, 2023

提出了一种在弱监督学习下用于疾病定位的方法，使用预训练的深度卷积网络、特征嵌入、以及基于多实例学习的顶部实例和负面证据学习等技术，即使在没有像素级别注释的情况下，仅通过图像级标签进行训练也能够展现出与强监督学习相当的性能。

Feb, 2018

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

本文提出了一种动态交互和弱监督分割方法，以最小用户交互方式解决全幻灯组织病理图像分割中的两个主要挑战：缺乏手工标注的数据集来训练算法以及缺乏能够对话的交互模式，这在临床实践中可能是一个主要障碍。因此，我们提出了一种快速和用户导向的方法来弥合这一差距，让病理学家对最终结果有控制权的同时，限制所需交互的数量以获得良好的结果（仅需 4 次校正示意图即可在所有度量标准上实现 90％以上）。

Feb, 2024