Mar, 2024

Dcl-Net: 双对比学习网络用于半监督多器官分割

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TL;DR我们提出了一个双对比学习网络，在半监督多器官分割中利用全局和局部对比学习加强图像和类别之间的关系。在第一阶段，我们开发了一个基于相似度引导的全局对比学习来探索图像之间的隐含连续性和相似性，并学习全局上下文。然后，在第二阶段，我们提出了一个器官感知的局部对比学习来进一步吸引类别表示。为了减轻计算负担，我们引入了一个掩码中心计算算法，用于压缩局部对比学习的类别表示。我们在公共的 2017 年 ACDC 数据集和内部的 RC-OARs 数据集上进行的实验证明了我们方法的优越性能。
semi-supervised learningmulti-organ segmentationdual contrastive learning networkglobal contrastive learninglocal contrastive learning
发现论文，激发创造
  • 有限标注医学图像分割的全局和局部特征的对比学习

    本文介绍了一种利用自监督学习和对比学习实现的影像分割技术，该技术可以在大量没有标注数据的情况下学习，并且在三个磁共振成像数据集上验证了其有效性。

    Jun, 2020

  • 使用局部对比损失的自监督学习，用于检测和语义分割

    提出了一种自监督学习方法，适用于对象检测和语义分割等半全局任务，通过在训练期间最小化像素级的本地对比损失（LC-loss），在自学习特征中强制实现对变换后的同一图像的相应图像位置之间的本地一致性，可将 LC-loss 添加到现有的自监督学习方法中，并在 COCO、PASCAL VOC 和 CityScapes 数据集上评估 SSL 方法，结果比现有的先进自监督学习方法在 COCO 对象检测、PASCAL VOC 检测和 CityScapes 分割等任务上分别提高了 1.9％，1.4％和 0.6％。

    Jul, 2022

  • 基于双任务一致性的半监督医学图像分割

    本文提出了一种双任务一致性半监督框架，以显式构建任务级别正则化而非隐式构建网络和 / 或数据层扰动 - 变换以实现医学图像分割的半监督学习，并通过两个公共数据集上的实验证明了其性能优于现有的半监督医学图像分割方法。

    Sep, 2020

  • 半监督医学图像分割的多尺度交叉对比学习

    本文提出了一种 MCSC 框架，联合训练 CNN 和 Transformer 模型，并采用多尺度交叉监督对比学习来对医学图像进行结构分割。实验证明，该方法在 Dice 系数上比现有的半监督方法提高了 3.0% 以上，并且大大缩小了与全监督方法之间的性能差距。

    Jun, 2023

  • 克服自监督对比学习在医学图像分割中的尺寸坍塌问题

    本文研究将对比学习应用于医学图像分析领域，发现在医学图像上应用最先进的对比学习方法 MoCo v2 存在维度坍缩问题，并提出了局部特征学习和特征去相关两项关键贡献，实验证明这两个贡献显著提升了模型在医学分割任务的性能。本研究突显了将自监督学习技术有效适应医学图像任务特征的重要性。

    Feb, 2024

  • 通过跨图像上下文信息的双流对比学习实现弱监督语义分割

    提出了一种新颖的端到端的弱监督语义分割框架 DSCNet，通过引入像素级组对比和语义级图对比以及设计一种新的双流对比学习机制，综合处理像素级和语义级上下文信息，从而在弱监督语义分割任务中取得了优于现有方法和基准模型的结果。

    May, 2024

  • 多标签图像分类的语义感知双对比学习

    通过引入样本对间对比学习和原型 - 样本对比学习，提出了一种新颖的语义感知双对比学习框架，通过联合训练三个模块，准确捕捉与图像内容相关的判别性标签级特征，并在五个具有挑战性的大规模公共数据集上实验证明了该方法的有效性优于现有技术。

    Jul, 2023

  • 基于多尺度多视图全局 - 局部对比学习的半监督心脏图像分割方法

    本论文提出了一种新颖的多尺度多视角全局局部对比学习（MMGL）框架，并在半监督心脏图像分割方面进行了广泛的实验，证明了其在有限注释下提高了分割性能，表现出比现有对比学习方法更好的效果。

    Jul, 2022

  • 双层孪生结构网络优化半监督语义分割

    我们提出了一种双层 Siamese 结构网络（DSSN）进行像素级对比学习，通过在低级图像空间和高级特征空间中利用强增强视图对齐正样本对，最大化利用可用的无标签数据，并引入了一种新颖的面向类别感知的伪标签选择策略以改善弱到强监督的性能，并在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 两个数据集上取得了显著优于其他 SSS 算法的最新成果。

    Jul, 2023

  • 多尺度和跨尺度对比学习用于语义分割

    本研究考虑应用监督对比学习提高语义分割中多尺度特征的判别能力，并通过有效的采样过程与跨尺度对比学习方法进一步提高模型性能。

    Mar, 2022