Curriculum consistency learning y multi-escala contrastiva restricción en segmentación de imágenes médicas semi-supervisadas
Autores: Ding, Weizhen; Li, Zhen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Curriculum consistency learning y multi-escala contrastiva restricción en segmentación de imágenes médicas semi-supervisadas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Escasez de datos
Segmentación de imágenes médicas
Aprendizaje semisupervisado
Restricción de consistencia del currículum
Aprendizaje de contraste a múltiples escalas
Redes neuronales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
La escasez de datos plantea un desafío significativo en la segmentación de imágenes médicas, resaltando así la importancia de aprovechar datos de anotación dispersos.
Descripción
La escasez de datos plantea un desafío significativo en la segmentación de imágenes médicas, resaltando así la importancia de aprovechar datos de anotación dispersos.