English(EN) Semi-Supervised Biomedical Image Segmentation via Diffusion Models and Teacher-Student Co-Training

扩散模型和师生协同训练推动生物医学图像分割进展

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-02 04:00

研究人员开发了一种新颖的半监督生物医学图像分割框架，该框架利用了扩散模型和师生协同训练方法。该方法旨在通过有效利用未标记数据来减少对昂贵像素级标注的依赖。该框架包括一个通过无监督重建任务预训练的教师模型，该模型随后生成伪标签以指导协同训练过程中的学生模型。在多个公共数据集上的实验表明，与现有的最先进的半监督方法相比，该方法在标记数据有限的情况下取得了具有竞争力或更优越的性能。 AI

影响这项研究可以显著降低生物医学图像标注的成本和工作量，从而加速下游的诊断和研究应用。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Luca Ciampi, Gabriele Lagani, Giuseppe Amato, Fabrizio Falchi · 2026-09-02 04:00

基于扩散模型和师生协同训练的半监督生物医学图像分割

arXiv:2504.01547v3 Announce Type: replace Abstract: Supervised deep learning achieves strong performance in biomedical image segmentation but relies on costly pixel-wise annotations, motivating semi-supervised approaches that exploit unlabeled data. We introduce a diffusion-based…

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