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半监督医学图像分割的备选多元教学
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种多样教学方法AD-MT，解决了半监督医学图像分割模型中的确认偏差问题。AD-MT包括学生模型和两个非可训练的教师模型，通过交替动量更新来促进教学多样性。实验证明AD-MT在各半监督设置下对2D和3D医学分割基准的有效性和优越性。
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关键要点
- 提出了一种多样教学方法AD-MT，解决半监督医学图像分割模型中的确认偏差问题。
- AD-MT包括一个学生模型和两个非可训练的教师模型。
- 通过交替动量更新促进教学多样性。
- RPA模块通过随机切换周期、数据增强和补充数据批次调度多样化更新过程。
- CCM模块基于熵集成策略，鼓励模型从教师模型的一致和冲突预测中学习。
- 实验证明AD-MT在各半监督设置下对2D和3D医学分割基准的有效性和优越性。
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