반지도 학습을 통한 의료 영상 분할

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제안된 CMAformer 모델은 ResUnet과 트랜스포머의 장점을 결합하여 공간 주의 집중과 채널 주의 집중을 효과적으로 통합하고, 라그랑주 쌍대성 일관성 손실 함수를 통해 반지도 학습 프레임워크를 구축함으로써 의료 영상 분할 성능을 크게 향상시킨다.

제안된 PMT 프레임워크는 모델의 표현 능력 차이를 활용하여 안정적이고 다양한 의사 레이블을 생성함으로써 의료 영상 분할 성능을 향상시킨다.

의료 영상 분할을 위해 다중 서브모델로 구성된 네트워크를 제안하며, 이를 통해 희소 레이블 데이터를 효과적으로 학습하고 레이블 및 무레이블 데이터의 불확실한 영역에서 모델 간 예측 차이를 최소화한다.

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