Nov, 2023

一种适用于半监督医学图像分割的多功能范式

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TL;DR通过整合各种任务到一个统一模型并利用大量未标记数据来进行半监督医学图像分割，我们介绍了一个名为 VerSemi 的全新的多功能半监督框架，实验证明它在公共基准数据集上始终可以通过较大的边际优势（例如，在四个数据集上平均达到 2.69％的 Dice 增益）超越其他方法，为半监督医学图像分割设定了新的最佳表现。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 医学图像的形状感知半监督三维语义分割

    本研究提出新型的半监督学习策略来提高医学图像分割的形状估计性能，该方法采用多任务深度网络来同时预测语义分割和物体表面有符号距离图，并通过敌对损失来有效地捕捉形态感知特征.

    Jul, 2020

  • 利用固定和动态伪标签进行半监督医学图像分割

    利用多个伪标签进行半监督医学图像分割，可以提高模型性能和泛化能力。验证结果显示，这种新方法在几个医学图像数据集上的表现明显优于现有方法。

    May, 2024

  • 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

  • 向机器监督的转变：高效注释的自监督学习用于自动医学图像分割和分类

    自我监督学习和半监督学习在医学影像领域的新进展，通过 S4MI（自我监督和半监督医学影像）管道，使用 10% 标签注释的自我监督学习在大多数数据集的分类任务上表现优于 100% 标签注释，而使用 50% 标签数较少的半监督方法在三个数据集的分割任务上表现更好。

    Nov, 2023

  • 通用半监督语义分割

    本文提出了一种通用的半监督语义分割框架，旨在在各种应用领域实现更低的注释和部署成本，并通过像素感知熵正则化的特征对齐目标来最小化有监督以及无监督损失，以实现在多个领域中都能使用单一模型，利用少量标记实现性能提升，同时可以处理不同领域的标签空间不同的问题。

    Nov, 2018

  • SemiSAM：探索 SAM 以提升极少标注的半监督医学图像分割

    通过将 Segment Anything Model (SAM) 的伪标签作为辅助来增强半监督医学图像分割的学习过程，能够显著提升现有的半监督框架在极为有限的标注图像情况下的性能。

    Dec, 2023

  • 多维融合与一致性的半监督医学图像分割

    本文介绍了一种新颖的针对医学图像分割的半监督学习框架，核心是创新的多尺度文本感知 ViT-CNN 融合方案，该方案巧妙地结合了 ViTs 和 CNNs 的优势，充分利用了视觉 - 语言模态中的互补信息。进一步丰富我们的框架，我们提出了多轴一致性框架，生成稳健的伪标签，从而提升了半监督学习过程。我们在多个常用数据集上进行了广泛的实验，这些实验无可辩驳地证明了我们方法的有效性。

    Sep, 2023

  • 基于变换一致性学习的半监督医学图像分割

    本文介绍了一种基于半监督学习的医学图像分割方法，利用弹性变形实现了对有标签和无标签图像的变换一致性学习，通过在公共数据集上的测试，该方法达到了与同类方法相当的性能表现，并且使用了大为较少的有标签数据。

    Nov, 2019

  • 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