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深度神经网络是生物医学图像分割的有力工具。这些模型通常经过严格监督训练，依赖于图像对和相应的体素级标签。然而，在大量情况下获得解剖区域的分割成本可能非常高。因此，迫切需要基于深度学习的分割工具，这些工具不需要严格监督并且可以不断适应。在本文中，我们提出了一种将分割视为离散表示学习问题的新视角，并提出了一种灵活且自适应的变分自动编码器分割策略。我们的方法称为分割自动编码器 (SAE)，它利用所有可用的未标记扫描，并且仅需要分割先验，它可以是单个未配对的分割图像。在实验中，我们将 SAE 应用于脑部 MRI 扫描。我们的结果表明，SAE 可以产生高质量的分割，尤其是当先验良好时。我们证明马尔可夫随机场先验可以产生比空间独立先验更好的结果。我们的代码可在 https://github.com/evanmy/sae 免费获取。关键词：图像分割、变分自动编码器
自适应图像分割的自动编码器策略
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