基于涂鸦的快速弱监督分割全幅切片图像
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种动态交互和弱监督分割方法，以最小用户交互方式解决全幻灯组织病理图像分割中的两个主要挑战：缺乏手工标注的数据集来训练算法以及缺乏能够对话的交互模式，这在临床实践中可能是一个主要障碍。因此，我们提出了一种快速和用户导向的方法来弥合这一差距，让病理学家对最终结果有控制权的同时，限制所需交互的数量以获得良好的结果（仅需 4 次校正示意图即可在所有度量标准上实现 90％以上）。
本研究提出了一种动态交互学习框架，通过交互式分割与弱监督学习和流式任务集成，解决了医学图像自动分割系统的挑战。该框架通过重放和标签平滑方案提高了在线学习的鲁棒性，在三维分割任务上减少了62%的标注工作量。该框架可部署在医院防火墙之后。
