반지도 의료 영상 분할

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불확실성 인식 증거 융합 기반 반지도 학습을 통한 의료 영상 분할

본 논문은 증거 이론 기반 심층 학습 프레임워크를 활용하여 혼합 및 원본 샘플의 교차 영역에서 증거 예측 결과를 융합함으로써 각 voxel의 신뢰도와 불확실성을 재할당하는 새로운 방법을 제안한다. 또한 정보 엔트로피와 융합된 불확실성 측정치를 결합하는 voxel 수준의 점진적 학습 전략을 설계하여 모델이 어려운 특징을 점진적으로 학습하도록 한다.

증거 기반 삼중 분기 일관성 학습 방법을 통한 반지도 의료 영상 분할

본 논문은 증거 기반 보수적 분기, 증거 기반 진보적 분기, 증거 기반 융합 분기로 구성된 증거 기반 삼중 분기 일관성 학습 프레임워크(ETC-Net)를 제안한다. 이를 통해 예측 다양성을 높이고 불확실성 가이드 교차 지도 학습을 수행하여 준지도 의료 영상 분할 성능을 향상시킨다.

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