52、医学图像分割中的创新算法：MDViT与半监督类别不平衡学习

医学图像分割中的创新算法：MDViT与半监督类别不平衡学习

在医学图像分割领域，数据稀缺和类别不平衡是两个常见且极具挑战性的问题。为了应对这些挑战，研究人员提出了多种创新算法，其中MDViT和半监督类别不平衡深度学习方法在解决这些问题上展现出了显著的优势。

MDViT：聚合多领域知识的视觉Transformer

MDViT是一种强大的多领域视觉Transformer（ViT），旨在缓解ViT在小数据集上的数据饥渴问题。它通过聚合多个相关领域的有价值知识，构建了一个鲁棒的模型。

• 关键组件

  • 领域适配器（DA） ：用于减轻负知识转移，帮助模型更好地适应不同领域的数据。
  • 相互知识蒸馏（MKD） ：促进更好的表示学习，使模型能够从多个领域中提取更有价值的信息。
  • 辅助对等体 ：辅助模型学习，增强模型的泛化能力。

• 消融研究

  • 单向知识蒸馏（KD）和关键组件的单独使用 ：实验表明，单独使用单向知识蒸馏或MDViT中的关键组件（DA或MKD），而不是同时使用，无法取得最佳结果。这说明这些组件之间相互协作，共同提升了模型的性能。
  • 辅助对等体的构建 ：研究发现，提出的MLP架构在构建辅助对等体时比