基于难度感知的半监督脉络膜新生血管分型方法研究.docx

基于难度感知的半监督脉络膜新生血管分型方法研究

一、引言

脉络膜新生血管（ChoroidalNeovascularization，CNV）是眼科学中常见的病症，它对于患者视力的影响和治疗效果的评估都至关重要。随着医学影像技术的进步，脉络膜新生血管的图像分析成为了诊断和治疗的重要手段。然而，由于CNV的形态多样性和复杂性，准确地对其进行分型是一项具有挑战性的任务。传统的方法大多采用监督学习，但这些方法往往依赖于大量标记样本，工作量大且成本高。近年来，半监督学习方法在医疗图像处理中显示出巨大的潜力，特别是结合难度感知的技术，能够在标记样本不足的情况下，更有效地进行分类和分析。因此，本文提出了一种