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Boundary-RL: TRUS 图像中弱监督前列腺分割的增强学习
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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
我们提出了一种新颖的弱监督分割方法Boundary-RL，只利用补丁级别的标签进行训练。通过使用基于预训练边界存在分类器的奖励来训练一个控制器函数，定位感兴趣区域的边界。在前列腺分割任务上，我们的方法表现出比其他弱监督方法更好的性能。
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关键要点
- 提出了一种新颖的弱监督分割方法Boundary-RL。
- 该方法只利用补丁级别的标签进行训练。
- 将分割视为边界检测问题，而非像素级别的分类。
- 使用基于预训练边界存在分类器的奖励来训练控制器函数。
- 定位感兴趣区域的边界。
- 在前列腺分割任务上表现出比其他弱监督方法更好的性能。
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