用于指骨分割的深度监督主动学习
计算机视觉与模式识别
2022-03-24 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
分割是医学图像分析中一项前提性且具挑战性的任务。本文中,我们提出一种新颖的用于指骨分割的深度监督主动学习方法。所提架构以迭代式和增量式学习方式进行微调。在每一步中,深度监督机制引导隐藏层的学习过程并选择待标注样本。大量实验表明,与全标注相比,我们的方法使用更少的标注样本即可取得具竞争力的分割结果。
引用
@article{arxiv.2005.03225,
title = {Deeply Supervised Active Learning for Finger Bones Segmentation},
author = {Ziyuan Zhao and Xiaoyan Yang and Bharadwaj Veeravalli and Zeng Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.03225},
year = {2022}
}
备注
Accepted version to be published in the 42nd IEEE Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC 2020, Montreal, Canada