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超声置信图能否预测超声医师标注的变异性？
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于半监督学习的医学图像分割方法，利用深度学习不确定性估计模型生成伪标签数据，并选择最佳伪注释，实现了在医学3D数据集上更好的分割性能。验证实验表明，在前列腺磁共振成像数据集上性能明显提升。
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关键要点
- 提出了一种基于半监督学习的医学图像分割方法。
- 利用深度学习不确定性估计模型生成伪标签数据。
- 自动选择最佳伪注释以提高分割性能。
- 在医学3D数据集上实现了更好的分割性能。
- 验证实验显示在前列腺磁共振成像数据集上性能明显提升。
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