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基于形狀引導和不確定性估計的半監(jiān)督三維醫(yī)學圖像分割

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摘要：在基于深度學習方法的醫(yī)學圖像分割任務中，通常需要大量的標記數(shù)據(jù)。然而，獲得可靠的標注是昂貴且耗時的。為此，提出了一種新的框架，采用具有形狀約束和不確定性估計的雙一致性正則化半監(jiān)督方法，用于3D醫(yī)學圖像分割。首先，引入了一種基于學習目標區(qū)域的形狀約束，通過聯(lián)合學習兩個網(wǎng)絡的輸出，加強幾何形狀約束，從而學習更可靠的信息。（剩余2232字）

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