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重新审视MAE预训练在3D医学影像分割中的应用
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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
3D医学图像分割面临挑战，深度学习虽然提升了完全监督方法，但仍需大量注释。为此，提出了一种概率感知的弱监督学习流程，结合伪标签生成、概率多头自注意网络和基于概率的损失函数，显著提升了分割性能，尤其在CT和MRI数据集上，某些器官的Dice得分提高了18.1%。
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关键要点
- 3D医学图像分割是一个重要且具有挑战性的任务。
- 深度学习的进展增强了完全监督的医学图像分割，但依赖于大量注释的地面实况标签。
- 提出了一种概率感知的弱监督学习流程，专门针对3D医学成像。
- 该流程整合了伪标签生成、概率多头自注意网络和基于概率的损失函数三个创新组成部分。
- 伪标签生成技术用于从稀疏注释合成密集分割掩模。
- 概率多头自注意网络用于强大特征提取。
- 基于概率的分割损失函数增强了具有注释置信度的训练。
- 该方法在CT和MRI数据集上超越了现有的弱监督方法，某些器官的Dice得分提高了18.1%。
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