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无监督域自适应 (UDA) 是一种新兴技术，它能够将从标记源域中学到的领域知识转移到未标记的目标域中，从而提供一种应对新域中标记困难的方法。大多数先前的工作都依赖于源域和目标域数据进行自适应。然而，由于担心患者数据中包含的敏感信息可能泄露，因此在跨中心协作中共享源域中的数据和标签以及训练的模型参数通常具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了一个实用的 UDA 框架，该框架具有仅在源域中训练的黑盒分割模型，而不依赖于源数据或可访问网络参数的白盒源模型。特别是，我们提出了一种知识蒸馏方案来逐步学习特定于目标的表示。此外，我们通过无监督熵最小化来规范目标域中标签的置信度，从而比没有熵最小化的 UDA 获得性能提升。我们在一些数据集和深度学习主干上对我们的框架进行了广泛的验证，证明了我们的框架在具有挑战性但又现实的临床环境中应用的潜力。
用于脑肿瘤分割的无监督黑盒模型域自适应
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