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[#22-16] MICS在线学术讲座:王国泰(基于低标注成本的医学图像分割技术研究)
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深度学习技术在医学图像分割方面取得了显著的进步,并在某些应用中通过在海量的带标注数据上的训练可达到人类水平。然而由于医学图像体量大、对比度低、标注需要专业知识等因素,医学图像分割任务中的标注十分费时且成本高昂,使得高效标注和低标注成本的训练方法成为一个重要的研究方向。本讲座中将首先介绍课题组开发的两种高效的交互式标注方法,然后分别介绍我们近两年提出的基于半监督、弱监督、域适应学习和噪声标签学习等方法的图像分割技术。这些方法可大大减少医学图像分割模型的标注成本,从而有利于深度学习模型的快速开发和推广应用。
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[#20-07] MICS在线学术讲座:夏勇(医学影像小数据深度学习)
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[#21-02] MICS在线学术讲座:张道强(基于机器学习的脑影像分析与应用)
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[#22-04] MICS在线学术讲座:陈浩(Not-so-supervised Deep Learning for Medical Image Analysi
[#20-05] MICS在线学术讲座:刘日升(优化观点下的深度学习及其在医学影像领域中的应用)
[#22-03] MICS在线学术讲座:郭佑民(医学影像大数据的临床应用:困境与挑战)
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【25】DeSD: 基于深度自蒸馏的自监督学习在三维医学图像分割中的研究
[#20-18]MICS在线学术讲座:向德辉(视网膜OCT图像处理算法研究)
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【34】越轻越好:从自适应剪枝角度看医学图像分割transformer方法
[#22-18] MICS在线学术讲座:杨栋(Modern Medical Image Segmentation, AutoML, and Bes
[#21-11] MICS在线学术讲座:郑强(医学图像分析:科研到临床,临床到产品)
[#20-01] MICS在线学术讲座:高跃(Hypergraph Learning and its Applications)
[#21-17] MICS在线学术讲座:陆遥(临床场景下的AI算法研究)
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[#20-19]MICS在线学术讲座:高智凡(心血管医学影像分析)
[#21-06] MICS在线学术讲座:隋婧(基于人工智能与多模态神经影像的脑疾病生物学标记挖掘)
【32】一种用于多序列心脏磁共振图像心肌疤痕和水肿分割的自动加权监督的注意力网络
[#22-11] MICS在线学术讲座:李远宁(人脑语言感知的时空动态机制)
【42】基于空谱分解的医学高光谱图像分割
[#21-21] MICS在线学术讲座:洪义(Efficient Computational Models for Medical Image Segmenta
MICS学术沙龙:医学影像计算中的机器学习专题研讨会
【07】CiT-Net:卷积神经网络与视觉Transformer携手用于医学图像分割
[#23-03] MICS在线学术讲座:郑国焱、滕忠照、朱海东、王峰(MICS 图像引导介入手术专题研讨会)
【05】基于Eff-Unet-scSE的多器官医学图像分割
[#20-10] MICS在线学术讲座:柏文佳(机器学习在心脏图像分析中的应用)
[#22-17] MICS在线学术讲座:肖德强(3D Deep Learning for Shape Estimation in Orthognathic Su
[#20-11] MICS在线学术讲座:郭翌(基于深度学习的超声影像超分辨率重建及分析方法)
【15】一种基于伪损失评估和特征对抗训练的半监督医学图像分类方法
【19】基于多模态深度网络的颅神经分割
【38】Swin-Voxelmorph:基于Swin Transformer的可变形医学图像配准的对称无监督学习模型
[#21-12] MICS在线学术讲座:任玉丹(Functional brain network identification and analysis for
【43】基于证据调和神经网络的医学图像分布外检测
【10】UniSeg:一个提示驱动的通用分割模型和强表示学习者
【23】基于数据合成的小样本正位胸片多器官分割
[#21-08] MICS在线学术讲座:仇安琪(Spectral Laplace-Beltrami Wavelets and Geometric Convolu