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协作学习用于高效注释体积 MR 图像分割
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种动态交互学习框架，通过集成交互式分割、弱监督学习和流式任务，解决了医学图像自动分割系统的挑战。该框架通过重放和标签平滑方案提高了在线学习的鲁棒性。在三维分割任务上，减少了62%的标注工作量，并生成了具有竞争力的dice分数。此外，该框架可在医院防火墙之后部署，保证数据安全和简便维护。
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关键要点
- 本研究提出了一种动态交互学习框架，解决医学图像自动分割系统的挑战。
- 框架集成交互式分割、弱监督学习和流式任务。
- 开发了重放和标签平滑方案，提高在线学习的鲁棒性。
- 在三维分割任务上，减少了62%的标注工作量。
- 框架生成了具有竞争力的dice分数，性能与离线训练基准相匹配。
- 框架可在医院防火墙后部署，保证数据安全和简便维护。
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