Apprentissage Fédéré Semi-Supervisé Model-Hétérogène pour la Segmentation d'Images Médicales

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Modèle Hétérogène de Fédération Apprentissage Semi-Supervisé pour la Segmentation d’Images Médicales Introduction La segmentation des images médicales joue un rôle crucial dans le diagnostic clinique en aidant les médecins à identifier et analyser les pathologies. Cependant, cette tâche est souvent confrontée à des défis tels que les données sensib...

Détection semi-supervisée des nodules thyroïdiens dans les vidéos échographiques

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Rapport de recherche sur la détection des nodules thyroïdiens dans les vidéos échographiques semi-supervisées Contexte de la recherche Les nodules thyroïdiens sont des maladies thyroïdiennes courantes, et leur dépistage et diagnostic précoce reposent généralement sur des examens échographiques. L’échographie est une méthode de détection non invasiv...

Réseau de supervision bilatérale pour la segmentation d'images médicales semi-supervisée

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Contexte et Motivation de la Recherche La segmentation des images médicales revêt une importance capitale dans l’analyse des structures anatomiques et des zones de lésions, ainsi que dans le diagnostic clinique. Cependant, les méthodes d’apprentissage supervisé existantes reposent sur une grande quantité de données annotées, alors que l’obtention d...