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Application of Attention-Guided Perturbation for Consistency Regularization in Semi-Supervised Medical Image Segmentation
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内容提要
本研究提出了一种基于模型注意力的扰动方法，旨在改善半监督医学图像分割中的扰动策略。该方法通过增强一致性正则化，有效处理医学图像的复杂结构。在ACDC数据集上的实验结果显示，Dice分数达到了90.4%。
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关键要点
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本研究提出了一种基于模型注意力的扰动方法，旨在改善半监督医学图像分割中的扰动策略。
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该方法通过增强一致性正则化，有效处理医学图像的复杂结构和高维语义。
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在ACDC数据集上的实验结果显示，Dice分数达到了90.4%，表明该方法在基准数据集上取得了最先进的性能。
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