MICCAI STS 2024牙齿半监督分割挑战赛

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导读 STS 2024挑战赛 本文以2024年MICCAI的牙齿半监督分割STS挑战赛为出发点，介绍该挑战赛的细节和奖励，指导大家进行模型的设计和训练，本文的参考资料来自于挑战赛主页：https://STS-challenge.github.io。 计算机辅助诊断工具在现代牙科中受到越来越多的关注，特别是用于治疗计划或预后评估。其中，2D全景X射线图像和3D牙科锥束计算机断层扫描（CBCT）是临床中广泛用于正畸和牙髓学的图像模态。然而，从全景X射线图像或CBCT扫描中定位识别牙齿，并进一步分割牙齿仍然是一件费时费力的工作，这限制了深度学习算法在牙齿实例分割和牙科疾病分析的发展。作为一种潜在的替代方案，半监督学习可以从未标注的数据中探索有用的信息。 STS MICCAI 2024挑战赛，致力于开发高效的半监督学习方法，从全景X射线图像或CBCT扫描中自动地分割不同的牙齿实例。通 ………………………………