Apr, 2024

混合领域半监督医学图像分割中构建和探索中间域

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TL;DR医学图像分割中存在有限标注和领域转移的问题，传统的半监督分割和无监督领域自适应方法只解决了其中一个问题，本文提出了一种新的具有挑战性的情景：混合领域半监督医学图像分割（MiDSS），并通过引入统一的复制 - 粘贴（UCP）和对称引导训练策略（SymGD）解决问题，进一步使用训练过程感知的随机幅值混合（TP-RAM）方法以获得更好的分割结果。
medical image segmentationlimited annotationdomain shiftsemi-supervisedmixed domain
发现论文，激发创造
  • 语义分割的领域自适应半监督学习中的区内和区间混合

    本文介绍了一种新的半监督领域适应框架，该框架结合了跨域混合和内域混合，实现了更好地利用目标域信息，并在 GTA5toCityscapes 和 SYNTHIA2Cityscapes 基准数据集上取得了显著的效果优于之前的方法。

    Aug, 2023

  • 基于双层领域混合的半监督领域适应用于语义分割

    该研究提出一种基于双层域混合的半监督领域自适应框架，结合数据混合方法和知识蒸馏，通过给定少量标记的数据和大量标记的源数据来减少域间差异，并在自我训练中生成伪标签。实验证明该框架在合成到实际语义分割基准中表现出有效性。

    Mar, 2021

  • 增强半监督领域通用医学图像分割的伪标签质量

    本文章提出了一种新颖的基于置信度的跨伪监督学习算法，用于在医学图像分割任务中增强未标记数据的伪标签质量并进行域自适应。该方法可在不使用域标签的情况下，提高 Dice-score 性能，超过使用域标签的先前研究成果。

    Jan, 2022

  • 半监督领域适应医学图像分割通过一致性规则的解耦对比学习

    本研究探讨了医学图像分割中相对较少研究的半监督域适应方法，通过使用自我学习的预训练编码器以及像素级特征一致性约束，提出了一种两阶段训练过程，并实验证明该方法在两个域适应图像分割任务中优于其他方法。

    Jul, 2023

  • 具有解缠度的半监督元学习用于通用领域医学图像分割

    本文提出了一种新颖的半监督元学习框架，其中包括解缠结和显式对与领域位移相关的表示进行建模，对于医学图像分割问题，这项技术表现良好，尤其在有限的标注数据情况下具有更好的一般化性能和鲁棒性。

    Jun, 2021

  • DACS: 基于跨域混合采样的领域自适应

    使用 DACs 方法，混合源领域的标签数据和目标领域的伪标签数据进行训练可以有效地解决基于卷积神经网络的语义分割模型在新领域上通用性不佳的问题。

    Jul, 2020

  • 基于不确定性感知的多视角 co-training 方法用于半监督医学图像分割和域适应

    本论文提出了一种基于深度学习的图像分割框架 UMCT，通过协同训练和利用未标注数据来实现半监督和无监督领域自适应的任务，实现针对大量未标注数据的高效分析处理和标注，获得了半监督医学影像分割方面的最佳表现，并成功将模型应用于医学影像解剖结构的领域自适应。

    Jun, 2020

  • 克服跨领域数据不平衡的半监督领域泛化

    本文介绍了一种名为 ProUD 的新算法，通过领域感知原型以及标记和未标记领域的不确定性自适应混合，有效地学习领域不变特征，解决了领域之间数据不平等的问题，并在三个不同的基准数据集上进行的实验证明了 ProUD 的有效性，胜过所有基线模型，包括单领域泛化和半监督学习。

    Mar, 2024

  • 领域适应语义分割的双向领域混合

    该研究系统地研究了在领域自适应语义分割任务中应用 Mixup 的影响，并提出了一种简单而有效的混合策略 - 双向域混合（BDM），与多种最先进的自适应模型相结合，观察到了一致的显著改进。

    Mar, 2023

  • 语言引导的实例感知领域自适应全景分割

    提出了一种名为 LIDAPS 的新型模型，通过 IMix 策略实现了实例级的域适应，提高了全景质量，并利用 CLIP-based domain alignment (CDA) 方法来解决语义性能下降的问题，在流行的全景无监督域适应基准测试中取得了最先进的结果。

    Apr, 2024