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首页> Medical image analysis> Annotation-efficient medical image segmentation via cross-latent graphs and vector-quantized memory.

Annotation-efficient medical image segmentation via cross-latent graphs and vector-quantized memory.

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第一作者： Yanyu,Xu
第一单位： Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Jinan, China. Electronic address: xu_yanyu@sdu.edu.cn.
作者： Yanyu,Xu [1] ; Menghan,Zhou [2] ; Xinxing,Xu [3] ; Huazhu,Fu [4] ; Rick Siow Mong,Goh [4] ; Yong,Liu [4] ; Lizhen,Cui [5]
作者单位： Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Jinan, China. Electronic address: xu_yanyu@sdu.edu.cn. [1] Singapore University of Technology and Design, 487372, Republic of Singapore. [2] Microsoft Research Asia (MSRA), Republic of Singapore. [3] Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research, 1 Fusionopolis Way, #16-16 Connexis, 138632, Republic of Singapore. [4] Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Jinan, China. [5]
关键词 Annotation-efficient learningMedical imaging segmentationPseudo label generationVector quantization (VQ)
DOI 10.1016/j.media.2026.104145
PMID 42361770
发布时间 2026-06-26
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2026年113卷

104145页

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