基于多尺度區(qū)域可靠性感知的半監(jiān)督肺腫瘤分割

摘要： 提出一種基于多尺度下一致性和區(qū)域可靠性感知的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，在使用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下結(jié)合未標(biāo)記的數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)高性能的肺部腫瘤分割任務(wù)。首先，提出一種多尺度一致性均值教師框架，構(gòu)建多尺度一致性損失并約束教師學(xué)生網(wǎng)絡(luò)中多個(gè)尺度上的輸出保持一致，使模型學(xué)習(xí)到更豐富的一致性知識(shí)。此外，提出一種區(qū)域可靠性感知方法使一致性學(xué)習(xí)之間的知識(shí)交換更加有效，使模型從無(wú)標(biāo)注的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更有效且可靠...