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机构名称：
¥ 1.0
医学成像域的特征是大量数据，但是由于分享数据和获得标签的挑战，其机器学习的可用性受到限制，这需要专家放射线专家的注释，并且耗时且耗时且昂贵。尤其是医学图像中不同疾病的像素或体素分割是一项繁琐的任务。半监督的机器学习似乎是一种自然的选择，可以洞悉用于诊断的医学图像分析，因为它不需要注释，并且很容易利用可用的大量数据。在该领域中特别有价值的是半监督的异常分割（SAS）。在这里，未标记的成像数据用于构建一个系统，该系统可以自动检测到没有看见的数据时与“规范”偏离的任何东西。在医学图像中，此技术特别有用，因为这里的异常通常表明了病理学的形态表现。最近，SAS在MVTEC-AD数据集[8]上在自动工业缺陷检测中取得了令人印象深刻的成功[9,17,13,25]。在医学想象领域中，大多数作品都集中在脑部病理上的检测
arxiv：2109.06023v1 [eess.iv] 13 Sep 2021
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