semblishly 간단한 일관성 정규화 방법론을 이용한 반지도의학 이미지 분할

픽셀 단위 주석의 부족은 의료 이미지 분할 작업에서 흔히 볼 수 있는 문제입니다. 본 논문에서는 반감독 의료 이미지 분할을 위한 보간 기반 혼합을 포함하는 새로운 정규화 전략을 소개합니다. 제안된 방법은 두 개의 비라벨 데이터의 보간이 해당 데이터의 분할 맵 보간과 일관되도록 유도하는 새로운 일관성 정규화 전략입니다. 이 방법은 높은 신뢰도 값을 가진 라벨 데이터의 과적합을 최소화하는 데 도움이 되는 특정 유형의 데이터 적응형 정규화 패러다임을 나타냅니다. 제안된 방법은 적대적 및 생성 모델보다 우수한 점이 있으며, 추가적인 계산이 필요하지 않습니다. ACDC와 MMWHS라는 두 개의 공개 MRI 데이터셋에 대한 평가 결과, 실험적 증거는 제안된 방법이 기존의 반감독 모델보다 우월함을 입증하였습니다. 코드는 다음 주소에서 확인 가능합니다: https://github.com/hritam-98/ICT-MedSeg