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在线自监督域自适应弥合高内容成像中的泛化差距
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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
深度学习在医学影像中取得显著性能，但主要关注有监督学习。为解决问题，开发了无监督领域自适应技术，用于从有标签领域转移知识到无标签领域。本文综述了医学影像中最新的深度无监督领域自适应方法，分类为六组，并根据任务进行子分类。讨论了评估不同领域差异的研究中使用的数据集。最后，讨论了新兴领域，并提供了未来研究方向的见解和讨论，总结了调查。
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关键要点
- 深度学习在医学影像中取得显著性能，主要关注有监督学习。
- 开发了无监督领域自适应技术，用于从有标签领域转移知识到无标签领域。
- 本文综述了医学影像中最新的深度无监督领域自适应方法，分类为六组。
- 根据任务对无监督领域自适应方法进行了子分类。
- 讨论了评估不同领域差异的研究中使用的数据集。
- 探讨了新兴领域，并提供了未来研究方向的见解和讨论。
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