亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

DSST: A dual student model guided student–teacher framework for semi-supervised medical image segmentation

对偶(语法数字) 计算机科学 分割 图像(数学) 图像分割 计算机视觉 人工智能 双重目的 数学教育 心理学 机械工程 艺术 文学类 工程类
作者
Boliang Li,Yan Wang,Yaming Xu,Chen Wu
出处
期刊:Biomedical Signal Processing and Control [Elsevier BV]
卷期号:90: 105890-105890 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.bspc.2023.105890
摘要

Numerous semi-supervised learning methods are emerging in medical image segmentation to reduce the dependency of deep learning models on pixel-level annotation data. Consistency regularization methods based on the Student–Teacher structure have achieved brilliant results in this domain. However, the current structures are unable to resolve the tight weight coupling satisfactorily between the teacher and student model, which leads to a decrease in the segmentation performance. In this paper, we propose a novel and practical semi-supervised learning framework, Dual-Student-Single-Teacher (DSST), to alleviate this problem. Particularly, the DSST framework consists of three segmentation models with the identical structure but different initial parameters, one serves as the teacher model and others as the student models, which employs an alternating manner to update the teacher model parameters. For the DSST framework, we present different supervised modes to sufficiently explore the enhancement of consistency regularization for model segmentation performance. Furthermore, we also introduce abundant and efficient input and feature perturbations for the proposed method. Finally, we evaluate our framework in three public medical image segmentation tasks, including Pancreas-CT, LA dataset, and cardiac segmentation on the ACDC dataset. Extensive experiments demonstrate that, compared with eight other superior semi-supervised methods, the DSST method obtains state-of-the-art segmentation performance and is an effective and generalizable framework. Code is available at https://github.com/LBL0704/DSST.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
sss发布了新的文献求助10
3秒前
6秒前
jessica完成签到,获得积分10
7秒前
aowulan完成签到 ,获得积分10
9秒前
jessica发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
Sid完成签到,获得积分0
16秒前
可久斯基完成签到 ,获得积分10
19秒前
Rjy完成签到 ,获得积分10
22秒前
华仔应助zhoux采纳,获得10
26秒前
兴奋的故事完成签到,获得积分10
27秒前
30秒前
30秒前
Ansaista发布了新的文献求助10
33秒前
Tony完成签到,获得积分10
34秒前
34秒前
夏蓉完成签到,获得积分10
36秒前
Cain发布了新的文献求助10
38秒前
40秒前
enli完成签到,获得积分10
41秒前
Ansaista完成签到,获得积分10
42秒前
南笺完成签到 ,获得积分10
47秒前
coc发布了新的文献求助10
51秒前
斯文败类应助研友_qZ6V1Z采纳,获得10
56秒前
Baraka完成签到,获得积分10
59秒前
Cao完成签到 ,获得积分10
59秒前
xie完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zzz完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
刘明坤完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
zhoux发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
上官若男应助ceeray23采纳,获得20
1分钟前
研友_qZ6V1Z发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
星辰大海应助towerman采纳,获得10
1分钟前
xutong de完成签到,获得积分10
1分钟前
qpp完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990012
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532049
关于积分的说明 11256153
捐赠科研通 3270925
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805123
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216