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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 3,441 - 3,445 (5page)
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Deep learning based medical image segmentation requires high quality pixel-level labeled data, which demands significant time and cost. Most existing semi-supervised learning methods exclude pseudo-labels with high uncertainty from training. This leads to class imbalance issues and prevents learning in-depth representations beyond the class level. In this study, we propose a semi-supervised medical image segmentation method based on contrastive learning that leverages uncertainty information. The proposed method achieved DSC and Jaccard scores of 89.48 and 81.50, respectively, when using only 10% labeled data, outperforming existing methods.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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