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摘要
医学图像的弱监督分割方法研究
基于深度学习的图像分割方法已经被广泛应用于各个领域，其中，医学图像的器
官和病灶分割为临床医学提供了有力的参考，提高了医生诊断病情及安排治疗方案等
日常工作的效率。然而，由于医学图像目标分割物体边缘模糊及形状不规则等问题，
医学图像数据标注较为困难，易出现标注错误及标注粗糙的情况。在医学图像高质量
标注数据缺少的情况下，对标注不准确和不确切的低质量数据进行弱监督分割以及加
强模型对数据的特征提取具有较高的研究价值。基于此，本
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