利用标注数据知识：一种用于半监督三维医学图像分割的协作矫正学习网络
本研究解决了半监督三维医学图像分割中有效利用少量标注数据与大量未标注数据的问题。提出了一种新方法，通过协作矫正学习网络生成高质量的伪标签，并引入动态交互模块和协作正向监督，以提升伪标签的准确性和模型在不确定区域的分类能力。实验结果显示，该方法在三种公共数据集上的表现优于现有技术，具有显著的推广潜力。
本研究提出了一种新方法，解决半监督三维医学图像分割中标注与未标注数据的有效利用问题。通过协作矫正学习网络生成高质量伪标签，并引入动态交互模块，提升了伪标签的准确性和模型的分类能力。实验结果表明，该方法在三种公共数据集上优于现有技术，具有良好的推广潜力。
