Classification d'images médicales semi-supervisée

La classification semi-supervisée d'images médicales est une technique qui combine les méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé. L'objectif de cette approche est d'améliorer la précision et la robustesse de la classification d'images médicales en utilisant une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Cette méthode joue un rôle crucial dans le diagnostic médical, le dépistage des maladies et la planification des traitements. En réduisant la dépendance aux données étiquetées, qui sont coûteuses et chronophages à obtenir, cette approche peut efficacement améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles et leur capacité de généralisation.