CVPR最新医学影像AI论文：利用学习图像变换进行数据增强

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近日， 由麻省理工学院（MIT）电子工程与计算机科学（ECCS）实验室多位博士所著的医学影像AI论文被 CVPR 2019收录。 该团队为了解决医学图像标注数据缺乏的问题，提出了通过学习图像的变换（transforms）进行数据增强的半监督分割方法。以下为论文详细内容，由AI掘金志学术组编译。 关注AI掘金志公众号，在对话框回复关键词“CVPR”，即可获取原文PDF。后续我们也将持续 推送2019 CVPR最新医学影像AI文章。 生物医学图像分割是许多医学应用中的重要任务。基于卷积神经网络的分割方法虽然精确度达到了state-of-the-art，但是通常需要依赖于带有大型标注数据集的监督训练。医学图像的标注需要大量的专业知识和时间，并且在大规模上是不可行的。为了解决缺乏标注数据的 ………………………………