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SP${ }^3$ : Superpixel-propagated Pseudo-label Learning for Weakly Semi-supervised Medical Image Segmentation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种超像素传播伪标签学习方法（SP${}^3$），有效解决了弱半监督医疗图像分割中的监督信息不足问题。该方法利用超像素结构信息，显著减少标注工作量，仅需全监督方法的3%。在肿瘤和器官分割任务中，达到了约80%的Dice分数，证明了其有效性和高效性。
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关键要点
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本研究提出了一种超像素传播伪标签学习方法（SP${}^3$），旨在解决弱半监督医疗图像分割中的监督信息不足问题。
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该方法利用超像素结构信息，显著减少了标注工作量，仅需全监督方法的3%。
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在肿瘤和器官分割任务中，SP${}^3$方法达到了约80%的Dice分数，证明了其有效性和高效性。
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