本文提出了一种自适应半监督方法，以提高脑血管分割的准确性。通过渐进式半监督学习和边界增强技术，解决了小血管捕捉和模糊标注数据的问题。实验结果表明，该方法在分割性能上优于传统方法，具有临床应用潜力。

该文综述了多项提升Transformer语言模型训练效率的研究，包括渐进式层丢弃（节省24%时间、提速2.5倍）、CLP-Transfer跨语言渐进迁移、线性变换初始化（降低50%计算成本）、动态低秩重参数化、精心数据预训练、阶段训练与生长算子（节省22%算力）、AutoProg自适应进阶学习（加速达85.1%）、LEMON用预训练权重初始化缩放模型，并探讨主动学习中的数据效率问题。