医疗影像分割中的半监督学习实践：从算法原理到CT/MRI实战
文章目录
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- 引言：医疗影像分割的标注困境
- 一、半监督学习技术路线
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- 1.1 整体架构设计
- 1.2 核心组件选型
- 二、关键技术实现
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- 2.1 混合数据增强策略
- 2.2 一致性训练核心代码
- 三、伪标签优化策略
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- 3.1 不确定性感知筛选
- 3.2 课程学习调度
- 四、实验与结果分析
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- 4.1 数据集配置
- 4.2 性能对比（Dice系数/%）
- 五、生产环境部署
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- 5.1 模型轻量化
- 5.2 联邦学习集成
- 六、典型应用案例
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- 6.1 心脏MRI分割系统
- 6.2 肿瘤疗效评估
- 结语：临床落地的挑战与展望
引言：医疗影像分割的标注困境
医疗影像分割面临标注成本高昂、专家依赖性强、数据异质性大三大挑战。本文提出基于一致性正则化与伪标签优化的半监督方案，在仅10%标注数据下达到全监督95%+性能，提供完整PyTorch实现与多模态部署方案。