基于委员会查询和自步多样性学习的医学图像分割

由于拥有像素级标记的医学图像数量非常少,制约了卷积神经网络在医学图像分割任务上的应用,因此,该文提出了一种基于委员会查询的自步多样性学习算法,在训练数据有限的情况下提升医学图像分割模型的性能。该文所提算法结合了基于委员会查询的数据选择方法,实现动态地从易到难选择样本,对模型进行训练。同时,该算法通过应用仿射传播聚类,保证了数据选择的多样性,提升了图像分割模型的性能。为了验证所提算法框架的有效性,分别在3类医学图像分割任务的5个不同数据集任务上进行了实验,实验结果表明,该文所提算法可以显著提升分割性能。在使用相同数据的训练的情况下,相比于全监督学习,使用该文算法可以得到更高的Dice评估指标、表面距离和平均交并比值。