本研究提出了一种动态交互学习框架，解决了医学图像自动分割系统的挑战。该框架减少了标注工作量，生成了具有竞争力的dice分数，并可在医院防火墙之后部署。

本研究提出了一种动态交互学习框架，通过将交互式分割与弱监督学习和流式任务集成，解决了医学图像自动分割系统的挑战。该框架减少了标注工作量，生成了具有竞争力的结果，并可在医院防火墙后部署。

本研究提出了一种动态交互学习框架，解决了医学图像自动分割系统的挑战。该框架减少了标注工作量，并生成具有竞争力的dice分数。此外，该框架可以在医院防火墙之后部署。

本研究提出了一种动态交互学习框架，通过将交互式分割与弱监督学习和流式任务集成，解决了医学图像自动分割系统的挑战。该框架减少了标注工作量，并生成了具有竞争力的结果。此外，该框架可以在医院防火墙之后部署。

本研究提出了一种动态交互学习框架，通过将交互式分割与弱监督学习和流式任务集成，解决了医学图像自动分割系统的挑战。该框架减少了标注工作量，生成了具有竞争力的结果，并可在医院防火墙后部署。

本研究提出了一种动态交互学习框架，通过交互式分割与弱监督学习和流式任务集成，解决了医学图像自动分割系统的挑战。该框架通过重放和标签平滑方案提高了在线学习的鲁棒性，在三维分割任务上减少了62%的标注工作量。该框架可部署在医院防火墙之后。

本研究提出了一种动态交互学习框架，通过集成交互式分割、弱监督学习和流式任务，解决了医学图像自动分割系统的挑战。该框架通过重放和标签平滑方案提高了在线学习的鲁棒性。在三维分割任务上，减少了62%的标注工作量，并生成了具有竞争力的dice分数。此外，该框架可在医院防火墙之后部署，保证数据安全和简便维护。

本研究提出了一种动态交互学习框架，通过集成交互式分割、弱监督学习和流式任务，解决了医学图像自动分割系统的挑战。通过新颖的重放和标签平滑方案，克服了灾难性遗忘并提高了在线学习的鲁棒性。该框架在三维分割任务上的评估证明了其性能和竞争力。此外，该框架可在医院防火墙后部署，保证数据安全和简便维护。