基于弱监督的口腔鳞状细胞癌病理图像分割

考虑到口腔鳞状细胞癌病理图像的超高分辨率,文中提出用简单的曲线粗略勾画三类前景区域,使得前景区域标签是包含背景区域的粗标签,仅耗费专业精细标注1/6的时间。文中利用粗标签中前景区域含噪声,但背景区域都是干净标签这一事实,通过多个背景模板滤除误标的前景像素,实现对前景部分的精细化分割。具体地,文中提出基于背景相似度感知的平均教师模型(BS-MT),通过抽取高度多样性和鲁棒性的背景模板,指导学生网络利用模板滤波滤除背景像素而生成高质量的前景标签。在自建的OSCC-CA数据集,该方法的mIoU比U-Net和其他弱监督方法分别高出2.5%和1.1%以上。