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网站开发 维护岗位职责,2昌平区网站建设,绿色手机网站模板,上高县建设局网站目前#xff0c;医学图像分割领域最核心的创新主要分为五大类#xff1a;基础模型的演进、Transformer架构应用、多模态融合策略、边界精度优化、弱/半监督探索。这其中#xff0c;SAM医学图像分割属于基础模型演进和弱监督探索的交叉应用#xff0c;并且是当前最火热的研究…目前医学图像分割领域最核心的创新主要分为五大类基础模型的演进、Transformer架构应用、多模态融合策略、边界精度优化、弱/半监督探索。这其中SAM医学图像分割属于基础模型演进和弱监督探索的交叉应用并且是当前最火热的研究方向之一属于论文产出的热点区域。本文梳理了医学图像分割领域近期的成果挑选出了31篇高质量前沿论文基本都是顶会顶刊附开源代码SAM这块更是单独做了区分方便想在这方向发文的同学研读。全部论文开源代码需要的同学看文末A Semantic Knowledge Complementarity based Decoupling Framework for Semi-supervised Class-imbalanced Medical Image Segmentation方法论文针对半监督类别不平衡医学图像分割问题提出一种基于语义知识互补的解耦框架SKCDF通过解耦数据流动、设计语义知识互补模块及辅助平衡分割头训练策略充分利用标记与未标记数据的互补性抑制未标记数据的负面影响提升小器官分割性能。创新点拆分数据流动让编码器学习所有数据特征解码器分别学习标记和未标记数据特征减少未标记数据对医学图像分割的负面影响。设计语义知识互补模块用未标记数据丰富标记数据特征同时靠标记数据引导未标记数据生成高质量伪标签。提出辅助平衡分割头训练策略通过捕获小器官特征在不降低其他器官分割精度的情况下提升小器官分割效果。ConDSeg: A General Medical Image Segmentation Framework via Contrast-Driven Feature Enhancement方法论文提出通用医学图像分割框架 ConDSeg通过一致性强化训练策略提升编码器鲁棒性、语义信息解耦模块区分前景/背景/不确定区域、对比驱动特征聚合模块引导特征融合、尺寸感知解码器定位不同大小实体以解决医学图像软边界和共现现象带来的分割挑战。创新点采用一致性强化训练策略通过原始与增强图像的掩码一致性约束提升编码器在恶劣环境下的特征提取鲁棒性。设计语义信息解耦模块将特征拆分为前景、背景和不确定区域通过专属损失函数减少不确定性。构建对比驱动特征聚合模块和尺寸感知解码器前者引导多尺度特征融合后者针对不同尺寸实体单独预测避免共现特征干扰。Semi-Supervised Multi-Modal Medical Image Segmentation for Complex Situations方法论文提出一种半监督多模态医学图像分割方法通过多阶段多模态特征融合与模态感知增强策略减少模态间特征差异、强化有效信息结合跨模态对比互学习约束预测一致性在有限标记数据下提升复杂场景中肿瘤等目标的分割性能。创新点提出多阶段多模态特征融合策略在编码各阶段对齐融合不同模态的低层级视觉特征减少模态间的特征差异。设计模态感知增强模块通过学习通道依赖关系动态调整各模态权重强化关键特征、抑制冗余信息。引入多模态对比互学习机制通过监督损失和无监督一致性损失约束跨模态预测一致性提升分割结果的鲁棒性。Show and Segment: Universal Medical Image Segmentation via In-Context Learning方法论文提出 Iris 框架通过上下文学习借助轻量级任务编码模块从参考图像 - 标签对中提取任务特定信息生成紧凑任务嵌入结合掩码解码模块引导目标图像分割支持单样本推理、上下文集成等多种灵活推理策略无需微调即可实现 3D 医学图像在分布内任务、分布外数据及未见类别上的高效通用分割。创新点提出适用于 3D 医学图像的新型上下文学习框架无需模型重训练或微调即可灵活适配任意新的分割任务。设计轻量级任务编码模块从参考示例中提取信息适配不同尺寸和形状的医学目标。支持四种灵活推理策略实现高效多类别分割且任务编码与推理相互独立。关注下方《学姐带你玩AI》回复“222”获取全部方案开源代码码字不易欢迎大家点赞评论收藏