Apr, 2024

一种证据增强的三支一致性学习方法用于半监督医学图像分割

PDF
TL;DR介绍了一种基于 Evidential Tri-Branch Consistency 学习框架（ETC-Net）的半监督医学图像分割方法，通过三个分支来解决预测多样性和训练稳定性，并结合来自证据学习的不确定性估计来抑制错误监督信号的负面影响，实验结果表明 ETC-Net 在多个数据集上超越了其他最先进的半监督分割方法。
semi-supervised segmentationmedical image analysiscross-supervised trainingevidential tri-branch consistency learning frameworkuncertainty estimation
发现论文，激发创造
  • 基于证据融合的半监督医学图像分割的不确定性感知学习

    通过在混合和原始样本的跨区域整合证据预测结果，重分配每个体素的置信度和不确定度度量，结合信息熵设计了体素级渐进学习策略以更加准确地估计体素的预测结果。实验结果表明，我们提出的方法在 LA、胰腺 CT、ACDC 和 TBAD 数据集上相对于现有技术取得了卓越的性能。

    Apr, 2024

  • EPL：证据原型学习用于半监督医学图像分割

    本研究提出了 Evidential Prototype Learning (EPL) 方法，利用扩展的概率框架有效融合来自不同来源的体素概率预测，并在广义证据框架下实现标记和未标记数据的样本融合利用，利用体素级双不确定性掩膜。该方法在 LA、胰腺 CT 和 TBAD 数据集上进行了实验，以三种不同标记比率实现了最先进的性能，充分证明了我们的策略的有效性。

    Apr, 2024

  • 用交叉监督的双分类器进行半监督医学图像分割

    本文提出一种基于双分类器（DC-Net）的交叉监督学习框架，包括证明分类器和香草分类器，各具特色，能够有效处理分歧，并为无标签数据生成更稳健和准确的伪标签，同时将证明分类器的不确定估计结合到交叉监督训练中以减轻错误监督信号的负面影响，试验证明该方法优于其他半监督分割的最新研究成果。

    May, 2023

  • DuEDL：双分支证据深度学习在手绘辅助医学图像分割中的应用

    通过提出双分支证据深度学习（DuEDL）框架，该研究旨在改善使用线条标注进行医学图像分割时准确性与可靠性之间的权衡问题，并证明该方法在提高模型的可靠性和泛化能力方面表现优于现有方法。

    May, 2024

  • 面向半监督医学图像分割的一致性感知不确定性估计

    本文提出一种新的半监督医学图像分割模型 CoraNet，基于我们的不确定性估计和分离自我训练策略，通过估计不确定性来提高分割结果的一致性，与现有技术相比，我们的方法表现更优，并对其与传统不确定性估计方法进行了分析和比较。

    Oct, 2021

  • 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

  • EVIL: 有据推理学习用于可信任的半监督医学图像分割

    通过将证据理论引入半监督医学图像分割，以在单次前向传递中推理准确的不确定性量化为目的，提出了命名为 EVIL 的确定性推理学习方法。该方法使用一致性正则化训练范式，通过对扰动预测的一致性进行约束来增强少量标记数据的泛化能力。实验结果表明，EVIL 在公共数据集上与几种最先进的方法相比取得了竞争性的性能。

    Jul, 2023

  • 半监督医学图像分割中的自我感知和跨样本原型学习

    本文提出了 SCP-Net 方法，利用多个输入源提高一致性学习中预测的多样性，结合半监督方法和自我感知一致性学习方法，提高伪标签的紧致性和可靠性。实验表明，SCP-Net 可以优于其他半监督分割方法，相比于有限的有监督训练，可以显著提高性能。

    May, 2023

  • 半监督医学图像分割的对角线分层一致性学习

    通过使用对角层次一致性（DiHC-Net）的鲁棒半监督医学图像分割新框架，实现了几乎达到人类水平的临床应用中的医学图像分割结果，且在公开的左心房（LA）数据集上表现优于以往的方法。

    Nov, 2023

  • 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