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点击下方 卡片 ,关注“ CVer ”公众号 AI/CV重磅干货,第一时间送达 赛事链接 https://sts-challenge.github.io/miccai2024/index.html 赛事愿景 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射线图像是牙医确定儿童隐形龋齿、受影响牙齿和多余牙齿的有效方法。此外,3D牙科锥束计算机断层扫描(CBCT)检查因其低射线剂量和可视化三维结构的能力而被广泛用于正畸和牙髓学。然而,从全景X射线图像或CBCT扫描中定位识别牙齿,并进一步手动分割牙齿仍然是一件费时费力的工作。因此,我们通常无法获得大量有标注病例,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。半监督学习作为一种解决方案可以从未标注的数据中探索有用的信息。因此,我们举办Semi-TeethSeg MICCAI 2024挑战赛,致力于开
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