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Multi-rater Prism框架:实现多标注者的自校准医学图像分割

Multi-rater Prism:learning self-calibrated medical image segmentation from multiple raters
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摘要 在医学图像分析领域中,分割是一个重要的任务,它涉及从医学图像中识别和勾勒出不同的结构或病变区域,分割结果不仅有助于医生进行精准诊断,也将为后续的临床决策和治疗方案制定提供重要参考.为了提高分割金标准的可靠性,通常会收集多位专家的标注意见(图1^([1])).由于不同专家的标注可能存在差异,带来了所谓的“多标注者问题”^([2,3]).
作者 刘玥 许言午 杨卫华 肖力 吴俊德 方慧卉 Yue Liu;Yanwu Xu;Weihua Yang;Li Xiao;Junde Wu;Huihui Fang(National Clinical Research Center for Chinese Medicine Cardiology,Xiyuan Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences,Beijing 100091,China;School of Future Technology,South China University of Technology,Guangzhou 511442,China;Pazhou Lab,Guangzhou 510320,China;Shenzhen Eye Hospital,Southern Medical University,Shenzhen 518040,China;School of Medicine,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,China;Department of Engineering Science,University of Oxford,Oxford OX14AL,UK)
出处 《科学通报》 北大核心 2025年第26期4396-4399,共4页 Chinese Science Bulletin
基金 中国中医科学院卓越青年科技人才培养专项(CI2023D006) 西苑医院中医药领军人才支持计划(0202213) 国家自然科学基金(82121003,82022076) 北京市自然科学基金(2190023)资助。
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