大脑肿瘤分割的组åˆè¡¨ç¤ºå¦ä¹ 原文约200字，阅读约需1分钟。发表于：2023-10-10T00:00:00Z。 通过使用无监督学习和弱监督学习，以及非穷尽的像素级病理标签，我们在大量弱标记数据和少量完全标记数据的情况下，成功地实现了良好的脑肿瘤分割性能。 该研究提出了一个利用MRI图像注释进行大脑肿瘤分割的学习框架，并比较了两种注释方式对分割质量的影响。该方法在分割质量方面优于传统全监督方法。 MRI图像 像素级注释 分割模型 图像级注释 大脑肿瘤
