Jul, 2024

利用 LLM 中的任务特定知识进行半监督三维医学图像分割

TL;DRLLM-SegNet 通过利用大型语言模型将任务特定知识融入我们的协作训练框架中,从而有效地利用无标注数据进行学习,最终达到更高效的分割效果。此外,为了进一步减少错误分割,我们提出了一种统一分割损失函数,它不仅优先考虑模型在前景和背景像素预测上的自信程度高的区域,还能有效地处理模型对预测缺乏高置信度的区域。实验证明 LLM-SegNet 相比最先进的模型在公开数据集上表现出更出色的性能,并进行了多项消融研究以证明 LLM-SegNet 所利用的各种模块和损失函数的有效性。