我们提出了一种基于不确定性引导的分层自训练框架，通过熵基于局部峰值滤波的高效主动样本选择来聚合全局不确定性和多样性感知的冗余滤波，在交叉中心前列腺MRI分割数据集上取得显著进展，与全监督学习相当。

一种基于不确定性引导的分级自训练框架用于主动无源域适应在前列腺分割中
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