基于對抗學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域自適應(yīng)研究

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摘要：為了解決跨領(lǐng)域醫(yī)學(xué)圖像分析中不匹配的問題，提出了一種基于對抗學(xué)習(xí)的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)框架（UAL-DAF）。具體而言，該框架通過外觀轉(zhuǎn)移模塊（ATM）和結(jié)合條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)的語義轉(zhuǎn)移模塊（STM）分別縮小了跨領(lǐng)域醫(yī)學(xué)圖像外觀和語義層次的差異。最后，在具有挑戰(zhàn)性的醫(yī)學(xué)圖像分割實驗中，結(jié)果顯著優(yōu)于已有方法。（剩余13106字）