Semi Supervised Medical Image Segmentation

La segmentation semi-supervisée d'images médicales est une branche cruciale de la vision par ordinateur qui vise à réaliser une segmentation précise des images médicales en utilisant une quantité limitée de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Cette technique combine des méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé pour améliorer la capacité de généralisation du modèle et la précision de la segmentation, réduisant ainsi la dépendance aux données étiquetées en grand nombre. Son objectif principal est de permettre l'identification et la segmentation automatiques de structures spécifiques ou de régions d'intérêt dans les images médicales, aidant ainsi les médecins dans le diagnostic, la planification du traitement et l'évaluation des maladies. La segmentation semi-supervisée d'images médicales présente une valeur significative dans les applications cliniques, car elle peut considérablement améliorer l'efficacité et la précision médicale.