基于形狀引導(dǎo)和不確定性估計(jì)的半監(jiān)督三維醫(yī)學(xué)圖像分割

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摘要：在基于深度學(xué)習(xí)方法的醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)中，通常需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)。然而，獲得可靠的標(biāo)注是昂貴且耗時(shí)的。為此，提出了一種新的框架，采用具有形狀約束和不確定性估計(jì)的雙一致性正則化半監(jiān)督方法，用于3D醫(yī)學(xué)圖像分割。首先，引入了一種基于學(xué)習(xí)目標(biāo)區(qū)域的形狀約束，通過聯(lián)合學(xué)習(xí)兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出，加強(qiáng)幾何形狀約束，從而學(xué)習(xí)更可靠的信息。（剩余2232字）