Unifying Active Learning and Semi-Supervised Learning for Medical Image Segmentation

arXiv stat.ML ・ 2026-07-27

AI による要約

この研究では、医療用画像セグメンテーションにおけるアクティブ学習と半教師あり学習を統合する新しいフレームワークを提案した。提案されたフレームワークは、RegALと呼ばれ、共有のトポロジー認識パレート最適化を使用して、サンプルの取得とラベル付けのないデータの利用を結び付ける。

この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は元記事（arXiv stat.ML）をご確認ください。