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SuperCL：用于医学图像分割预训练的超像素引导对比学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的对比学习方法SuperCL，旨在解决医学图像分割中高质量标注数据不足的问题。通过局部和全局对比生成伪标记，SuperCL在多个数据集上超越现有方法，显著提升分割精度。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的对比学习方法SuperCL。
- SuperCL旨在解决医学图像分割中高质量标注数据不足的问题。
- 该方法通过局部和全局对比生成伪标记。
- 结合超像素图来有效利用图像的结构信息。
- 实验结果表明，SuperCL在多个医学图像数据集上的表现优于现有的十二种方法。
- SuperCL显著提高了分割精度。
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