非完全监督：医学图像分析中半监督、多示例与迁移学习综述
计算机视觉与模式识别
2018-09-17 v2
摘要
机器学习（ML）算法在医学影像领域产生了巨大影响。尽管医学影像数据集的规模不断增长，但经常被提及的一个监督式 ML 算法的挑战是标注数据的缺乏。因此，各种能够以更少/其他类型监督进行学习的方法被提出。我们综述了医学影像中的半监督、多示例和迁移学习，涵盖诊断/检测或分割任务。我们还讨论了这些学习场景之间的联系，以及未来研究的机会。
引用
@article{arxiv.1804.06353,
title = {Not-so-supervised: a survey of semi-supervised, multi-instance, and transfer learning in medical image analysis},
author = {Veronika Cheplygina and Marleen de Bruijne and Josien P. W. Pluim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.06353},
year = {2018}
}
备注
Submitted to Medical Image Analysis