这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了自监督医学图像Models Genesis: Generic Autodidactic Models for 3D Medical Image Analysis论文精读笔记。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
论文下载地址：Models Genesis: Generic Autodidactic Models for 3D Medical Image Analysis
代码地址：代码-Github文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-408333.html
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-408333.html
到了这里，关于自监督医学图像Models Genesis: Generic Autodidactic Models for 3D Medical Image Analysis论文精读笔记的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
论文题目：Co-training with High-Confidence Pseudo Labels for Semi-supervised Medical Image Segmentation 中文题目：基于高置信度伪标签的联合训练半监督医学图像分割 论文链接：https://arxiv.org/abs/2301.04465 论文代码：https://github.com/Senyh/UCMT 发表时间：2023年1月 论文团队：东北大学福建师范大学阿
论文题目：Semi-supervise d me dical image segmentation via a triple d-uncertainty guided mean teacher model with contrastive learning 中文题目：基于对比学习的三维不确定性指导平均教师模型的半监督图像分割 论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841522000925 作者单位：四川大学成都信息
Uncertainty-Aware Self-ensembling Model for Semi-supervised 3D Left Atrium Segmentation 医学图像的分割标签需要专业医师标注，获取代价昂贵，而无标签的数据有很多。半监督学习则是将少量有标注的数据和大量无标注的数据直接输入到网络中，构建一致性损失或者多任务学习，达到比单独
论文题目：Self-aware and Cross-sample Prototypical Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation 中文题目：自感知交叉样本原型学习用于半监督医学图像分割 论文链接：https://arxiv.org/abs/2305.16214 论文代码： 论文团队： 发表时间： DOI: 引用： 引用数： 一致性学习在半监督医学图像分割
医学成像取得了显著的进步，但通常需要大量高质量的注释数据，这些数据耗时且成本高昂。为了减轻这种负担，半监督学习作为一种潜在的解决方案引起了人们的关注。在本文中，我们提出了一种用于自引导医学图像分割(MLB-Seg)的元学习方法，这是一种解决半监督医学图像
![[CVPR2022] 用于 3D 医学图像分析的 Swin Transformers 的自监督预训练](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/607339-1.png)
Self-Supervised Pre-Training of Swin Transformers for 3D Medical Image Analysis 摘要 Vision Transformer(ViT)在全局和局部表示的自监督学习方面表现出了出色的性能，这些表示它可以转移到下游任务的应用中。 提出模型：提出一种新的自监督学习框架Swin UNETR，它具有定制的代理任务，用于医学图像
TransUnet:Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation 在医学图像分割领域，U形结构的网络，尤其是Unet，已经取得了很优秀的效果。但是，CNN结构并不擅长建立远程信息连接，也就是CNN结构的感受野有限。尽管可以通过堆叠CNN结构、使用空洞卷积等方式增加感受野，但也
两种不同类型的图像分割问题。 相应的语义类对每个像素进行分类，从而给图像中属于这个类的所有对象或区域一个相同的类标签。 实例分割试图更进一步，试图区分同一类的不同出现 内容 提供了半监督SS方法的最新分类以及对它们的描述。 对文献中最广泛使用的数据集进
利用复杂数据集的低质量CAM预测来提高结果的准确性 使用低阈值CAMs以高确定性覆盖目标对象 通过组合多个低阈值cam，在突出显示目标对象的同时均匀地消除它们的错误 代码链接 文章链接 首先，在目标数据集上训练分类器模型（resnet） 其次，使用Grad-CAM为不同的分类器创建
医学图像的语义分割为后续的图像分析和理解任务提供了重要的基石。随着深度学习方法的快速发展，传统的 U-Net 分割网络已在许多领域得到应用。基于探索性实验，已发现多尺度特征对于医学图像的分割非常重要。在本文中，我们提出了一种尺度注意力深度学
