English(EN) From Few-Shot Segmentation to Clinician-in-the-Loop Medical Image Analysis

新框架将医学图像分割重构为临床医生-模型决策问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-10 04:00

本文提出了一种新的少样本医学图像分割（FSMIS）框架，通过将少样本医学图像分割视为一个顺序的临床医生-模型决策问题来解决当前方法的局限性。所提出的方法包含一个交互预算，允许系统在不同阶段请求反馈或将问题提交给专家评审。其目标是通过专注于降低临床相关风险来优化稀缺专家注意力的分配，而不是仅仅依赖交互来解决领域偏移问题。 AI

影响这项研究通过优化专家临床医生时间的利用，有望实现更高效、更准确的医学图像分析。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Yazhou Zhu · 2026-09-10 04:00

从少样本分割到临床医生参与的医学影像分析

arXiv:2609.10001v1 Announce Type: new Abstract: Few-shot medical image segmentation (FSMIS) seeks to delineate unseen structures from a small support set, but its standard formulation fixes task-defining evidence before inference. This assumption is fragile when query cases exhib…

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