AttenScribble: 用于基于草图监督的医学图像分割的注意力相似性学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过自我注意力相似度损失的方法，本文提出了一种基于涂鸦监督学习的简单而有效的深度网络结构，用于医学图像分割。
介绍了Scribble2D5，一种基于涂鸦的体积图像分割方法，通过标签传播模块和形状先验信息提高准确性。实验证明该方法在多个数据集上表现出先进性能。
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