CVPRMay, 2024

自适应双向位移用于半监督医学图像分割

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TL;DR提出了一种自适应的双向位移方法 (ABD) 来解决半监督医学图像分割中不可标记数据一致性学习的挑战，包括可靠预测置信度的双向补丁位移生成新样本以有效抑制不可控区域和保留输入扰动的影响，以及通过逆置信度生成具有更不可靠信息的样本以促进模型学习。大量实验证明，ABD 在半监督医学图像分割方面取得了新的最佳性能，显著改进了不同基准模型。
发现论文，激发创造
  • 重新思考半监督医学图像分割的数据扰动和模型稳定化

    提出一种用于半监督医疗图像分割的简单而有效的方法 DPMS，重点在于通过数据扰动和模型稳定化生成适当的预测不一致，从而显著提升了 SSMIS 的性能。

    Aug, 2023

  • 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

  • 一种极其简单的一致性正则化半监督医学图像分割方法

    本文提出了一种新颖的正则化策略，包括基于插值的混合策略，以此来解决医学图像分割任务中像素级注释不足的普遍问题。实验证明该方法比现有的半监督模型更具优越性，且不需要额外的计算。

    Feb, 2022

  • 高维度非对抗源导向扰动下的一致性正则化 —— 用于分割中的无监督领域自适应

    本文提出了一种名为 BiSIDA 的双向风格诱导域自适应方法，利用一种简单的神经风格传输模型来高效地利用未标记的目标领域数据集，并利用一致性正则化方法来提高语义分割任务的准确性，实验结果表明，BiSIDA 在两种常用的合成 - 真实领域自适应基准测试中取得了最新的最优结果。

    Sep, 2020

  • 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

  • 具有方向感知一致性的半监督语义分割

    本研究提出了一种半监督语义分割方法，通过维护不同场景下相同特征的一致性，设计了方向反转损失函数并使用了两种样本筛选策略，该方法在图像级注释下有效地提高了半监督语义分割的性能。

    Jun, 2021

  • 跨对抗本地分布正则化的半监督医学图像分割

    通过引入新的交叉对抗局部分布（Cross-ALD）正则化方法，进一步增强医学图像半监督分割任务中的平滑性假设，本文在公共 LA 和 ACDC 数据集上进行了全面的实验，并取得了最先进的性能。

    Oct, 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

  • 混合领域半监督医学图像分割中构建和探索中间域

    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。

    Apr, 2024

  • 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