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基于CNN和Transformer交叉教學的半監(jiān)督醫(yī)學圖像分割

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摘 要：由于醫(yī)學圖像分割領(lǐng)域缺乏高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)，半監(jiān)督學習方法在醫(yī)學圖像語義分割任務中受到高度重視.為了充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）和Transformer在半監(jiān)督學習中的優(yōu)勢，本文提出一種基于CNN與Transformer交叉教學的半監(jiān)（剩余16723字）

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