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   将选定结果: 

 基于部分注释CT图像的自监督迁移学习肺结节分类

黄鸿 彭超 吴若愚 陶俊利 张久权

[摘要]深度学习模型训练时需要大量的注释样本,但在医学领域注释数据难以获取。针对此问题,提出了一种结合部分注释数据的自监督学习算法,以提高3D肺结节的分类性能。在传统自监督训练的网络结构基础上,设计了一种多任务学习...

 PDF全文光学学报 | 2020, 40(18):1810003

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