Semi Supervised Medical Image Segmentation

반감독형 의료 이미지 분할은 제한된 라벨링 데이터와 많은 양의 비라벨링 데이터를 사용하여 의료 이미지를 정확히 분할하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 비전의 중요한 분야입니다. 이 기술은 지도 학습과 비지도 학습 방법을 결합하여 모델의 일반화 능력과 분할 정확도를 향상시키고, 대규모 라벨링 데이터에 대한 의존성을 줄입니다. 주요 목표는 의료 이미지에서 특정 구조나 관심 영역을 자동으로 식별하고 분할하여 의사들이 진단, 치료 계획, 질병 평가를 돕는 것입니다. 반감독형 의료 이미지 분할은 임상 응용 분야에서 큰 가치를 지니며, 의료 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.