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摘要
摘要
目前，计算机辅助诊断技术已广泛应用于医疗领域，其中基于深度学习的
医学图像分割是关键技术之一。由于传统的全监督医学图像分割方法往往需要
耗费大量时间与人力来制作像素级标注的数据集，相比之下，弱标注医学图像
分割能够极大减少标注数据带来的工作量。然而，现有的弱标注医学图像分割
算法存在诸多不足，如分割准确率低、特征提取能力有限等，无法真正满足临
床诊断的需求。本课题为面向弱标注数据的医学图像分割方法研究，针对当
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