半教師付き医療画像セグメンテーション

半教師付き医療画像セグメンテーションは、限られた量のラベル付きデータと大量の非ラベル付きデータを使用して、医療画像の精密なセグメンテーションを達成することを目指すコンピュータビジョンの重要な分野です。この技術は、教師付き学習と非教師付き学習の手法を組み合わせることで、モデルの汎化能力とセグメンテーション精度を向上させ、大量のラベル付きデータへの依存を軽減します。主な目的は、特定の構造や関心領域を自動的に識別し、セグメンテーションすることで、医師の診断、治療計画、疾患評価を支援することです。半教師付き医療画像セグメンテーションは、臨床応用において医療効率と精度を大幅に向上させる可能性があるため、大きな価値を持っています。