基于涂鸦监督的医疗图像分割：动态竞争伪标签选择

本研究针对医疗图像分割中缺乏大量高质量标注数据的问题，提出了一种新的框架ScribbleVS，利用涂鸦注释作为有效的监督信号。通过引入区域伪标签扩散模块和动态竞争选择模块，显著提高了伪标签选择的精准度和分割性能，实验结果表明，该方法在ACDC和MSCMRseg数据集上的表现优于传统的全监督方法。