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虽然神经网络架构的进步已导致语义分割任务最近取得了重大进展，但获取大量标记分割掩码的挑战限制了它在医学图像分析等实际应用中的广泛使用。这导致了一系列专注于半监督分割的新兴工作，其中可以使用大量未标记数据和少量标记数据来训练分割模型。半监督分类的最新研究表明，当有效使用一致性正则化等简单技术时，性能提升可能非常显著。在这项工作中，我们探索了一致性正则化在半监督分割中的有效使用，并表明当我们将一致性损失与选择信息标记图像的鉴别器结合使用时，生成的模型在多个标准基准上的表现明显优于之前的半监督语义分割工作。我们的实现代码可在 https://github.com/samottaghi/brain-segmentation 上找到。
脑部 MRI 图像的半监督分割
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