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CVPR 2023【已开源】 | 标注10张顶400张?高精度超弱监督医学图像分割框架
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半监督学习的最新趋势显着提高了 3D 半监督医学图像分割的性能。与 2D 图像相比,3D 医学体积涉及来自不同方向的信息,例如横向、矢状面和冠状面,以便自然地提供互补视图。这些互补的观点和相邻 3D 切片之间的内在相似性激励我们开发一种新颖的注释方式及其相应的半监督模型以进行有效分割。具体来说,我们首先通过仅标记标记体积中的两个正交切片来提出正交注释,这显着减轻了注释的负担。然后,我们执行注册以获得稀疏标记卷的初始伪标签。随后,通过引入未标记的卷,我们提出了一种名为密集-稀疏协同训练 (DeSCO) 的双网络范式,该范式在早期利用密集伪标签,在后期利用稀疏标签,同时强制两个网络输出一致。三个基准数据集的实验结果验证了我们在标注性能和效率方面的有效性。例如,只有 10 个带注释的切片,我们的方法在 KiTS19 数据集上达到了高达 86.93% 的 Dice。 Title:Orthogonal Annotation Benefits Barely-supervised Medical Image Segmentation Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.13090.pdf Code:https://github.com/HengCai-NJU/DeSCO
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