SemSim：从语义相似性的角度重新审视弱到强的一致性用于半监督医学图像分割

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本文提出了一种用于医学图像分割的半监督学习框架，结合多尺度文本感知的ViT-CNN融合方案，利用视觉和语言模态的互补信息。通过多轴一致性框架生成稳健的伪标签，提升学习效果。实验结果在多个数据集上验证了该方法的有效性。

ViT-CNN 一致性伪标签医学图像分割半监督半监督学习多轴一致性

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