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【中文期刊】 张昱中 周威 等 《北京生物医学工程》 2025年44卷3期 258-265页ISTIC
【摘要】 目的 肺部CT图像中血管的分割有助于疾病的诊断以及为手术导航提供重要参考.针对肺部血管分割任务中标注数据的稀缺、血管的形态复杂、动静脉血管灰度相近等问题,本文提出了一种对比半监督分割模型(semi-supervised contrastiv...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 YAO Leyu HE Fan 等 《上海交通大学学报（英文版）》 2023年28卷4期 441-449页
【摘要】 Colorectal cancer is one of the biggest health threats to humans and takes thousands of lives every year.Colonoscopy is ...
【关键词】 semi-supervised learning；colonoscopy polyp detection；medical image analysis；
- 概要：
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【中文期刊】 陈翔 张桢泰 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷6期 757-765页ISTICCSCD
【摘要】 肾小球超微结构的精准识别对慢性肾脏病诊断至关重要,但高质量标注数据的获取成本限制了全监督学习的应用.为此,提出一种基于SAM(Segment Anything Model)的多类别半监督语义分割框架MC4S-SAM.首先,对SAM的掩码解码...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 乔桢 戚红 等 《天津科技》 2025年52卷9期 26-28,32页
【摘要】 Tri-training算法是机器学习算法中的一种半监督学习算法,该算法自提出以来,不断被深入分析,其改进算法也日益丰富.介绍了Tri-training算法的原理及步骤,并以此为基础,对其应用于辅助诊断等医学领域的改进算法做了分类,分别进行...
【关键词】 Tri-training；半监督学习；辅助诊断；
- 概要：
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【中文期刊】 吴昌学 章闻曦 等 《上海交通大学学报（英文版）》 2025年30卷4期 800-814页
【摘要】 Medical image segmentation is a crucial task in clinical applications.However,obtaining labeled data for medical images ...
【关键词】 semi-supervised learning(SSL)；multi-consistency training(MCT)；medical image segmentation；
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 Rui Yang Mengyuan Chen 等 《植物表型组学（英文）》 2025年7卷1期 102-113页
【摘要】 Monitoring and managing maize seedlings post-planting is essential for ensuring yield and quality.Unmanned aerial vehicl...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 汪子宇 曹维维 等 《图学学报》 2025年46卷4期 763-774页
【摘要】 从计算机断层扫描(CT)图像中精确分割肺气管是诊断和治疗各类肺部疾病的重要前提,但气管复杂的树状结构使得获取用于深度神经网络训练的像素级标注数据极为困难.半监督学习为在有限标注数据下的气管分割提供了新的思路.然而,在气道分割任务中,大气管(...
- 概要：
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【中文期刊】 《镇江高专学报》 2025年38卷3期 75-80页
【摘要】 为提高医学影像分析中颅骨剥离的精度,尤其是具有明显病理影响(如脑肿瘤)的多模态大脑MRI影像、2D/3D混合扫描的大脑MRI影像,研究基于SegResUnet的半监督学习大脑MRI影像颅骨剥离(脑区分割).以卷积神经网络为基础,采用高效分割...
- 概要：
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【中文期刊】 陈祝愿 秦传波 等 《机电工程技术》 2025年54卷23期 83-89页
【摘要】 在计算机断层扫描中自动分割嗜铬细胞瘤会遭受到肿瘤边界模糊、位置大小变化、周围组织对比度低以及标记数据稀缺的限制.为了解决这些问题,提出了一种新的半监督模型用于腹部CT嗜铬细胞瘤分割.模型由1个共享的编码器和2个独立解码器组成,在编码器的不同...
- 概要：
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【中文期刊】 陈训艺 夏焙 等 《广东医学》 2024年45卷2期 260-264页ISTICCA
【摘要】 先天性心脏病是导致婴幼儿死亡的主要原因之一,超声心动图是其首选检查方法,但其复杂性、可重复性问题常常影响了筛查和术前的诊断质量,以深度学习为基础的人工智能方法近来已经成为超声心动图诊断先天性心脏病的研究热点,本文就基于深度学习在儿科先天性心...
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