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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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      Deep learning based medical image segmentation requires high quality pixel-level labeled data, which demands significant time and cost. Most existing semi-supervised learning methods exclude pseudo-labels with high uncertainty from training. This leads to class imbalance issues and prevents learning in-depth representations beyond the class level. In this study, we propose a semi-supervised medical image segmentation method based on contrastive learning that leverages uncertainty information. The proposed method achieved DSC and Jaccard scores of 89.48 and 81.50, respectively, when using only 10% labeled data, outperforming existing methods.
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      Deep learning based medical image segmentation requires high quality pixel-level labeled data, which demands significant time and cost. Most existing semi-supervised learning methods exclude pseudo-labels with high uncertainty from training. This lead...

      Deep learning based medical image segmentation requires high quality pixel-level labeled data, which demands significant time and cost. Most existing semi-supervised learning methods exclude pseudo-labels with high uncertainty from training. This leads to class imbalance issues and prevents learning in-depth representations beyond the class level. In this study, we propose a semi-supervised medical image segmentation method based on contrastive learning that leverages uncertainty information. The proposed method achieved DSC and Jaccard scores of 89.48 and 81.50, respectively, when using only 10% labeled data, outperforming existing methods.

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