Semi Supervised Medical Image Segmentation

Semi-supervised Medical Image Segmentation ist eine wichtige Unterdisziplin der Computer Vision, die darauf abzielt, medizinische Bilder mit hoher Genauigkeit zu segmentieren, indem sie eine begrenzte Menge an annotierten Daten und eine große Menge an unannotierten Daten verwendet. Diese Technik kombiniert Verfahren des überwachten und nicht überwachten Lernens, um die Generalisierungsfähigkeit und die Segmentierungspräzision des Modells zu verbessern und die Abhängigkeit von umfangreichen annotierten Daten zu verringern. Ihr Hauptziel besteht darin, spezifische Strukturen oder Regionen von Interesse in medizinischen Bildern automatisch zu identifizieren und zu segmentieren, um Ärzten bei der Diagnose, Therapieplanung und Krankheitsbewertung zu helfen. Semi-supervised Medical Image Segmentation hat erheblichen Wert für klinische Anwendungen, da sie die medizinische Effizienz und Genauigkeit erheblich steigern kann.