Effiziente Verarbeitung und Analyse von medizinischen Bilddaten durch gefilterte Pseudo-Label-basierte unüberwachte Domänenanpassung

Eine verbesserte gefilterte Pseudo-Label-basierte Methode (FPL+) für die unüberwachte Domänenanpassung (UDA) in der 3D-Segmentierung medizinischer Bilder, die eine Kreuzdomänen-Datenaugmentierung, einen Dual-Domain-Pseudo-Label-Generator und eine robuste Lernmethode mit bildebenen und pixelbasierten Gewichtungen kombiniert, um die Leistung in der Zieldomäne zu verbessern.