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摘要:在基于深度学习方法的医学图像分割任务中,通常需要大量的标记数据。然而,获得可靠的标注是昂贵且耗时的。为此,提出了一种新的框架,采用具有形状约束和不确定性估计的双一致性正则化半监督方法,用于3D医学图像分割。首先,引入了一种基于学习目标区域的形状约束,通过联合学习两个网络的输出,加强几何形状约束,从而学习更可靠的信息。(剩余2232字)
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基于形状引导和不确定性估计的半监督三维医学图像分割
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