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  1. TOOL · CL_160994 ·

    UnDA框架可在无配对数据的情况下实现医学影像中的跨模态知识迁移

    研究人员推出UnDA,一个新颖的框架,用于医学影像中无配对的跨模态知识蒸馏。该方法旨在通过在不同模态之间迁移知识来改进下游任务,即使在没有配对数据的情况下也能实现。UnDA包含一个对齐模块,该模块提取结构化类别标记,并利用不确定性加权最优传输(UCT-OT)根据预测置信度动态加权特征级对齐,从而减轻来自不确定源预测的噪声。此外,采用每类ProtoNCE目标来维护全局可区分性的稳定原型记忆,跨越无配对批次。在严格无配对条件下的分割任务评…