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摘要

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近年来，医学影像分割在智能医疗领域中具有重要意义，该技术为疾病的精确诊断、

治疗方案的制定以及术前的评估等提供了有力的技术支撑。然而，医学影像通常具有结

构复杂、噪声较多、组织边界模糊等特点。这些特点给医学影像标注带来了较大的挑战。

且现有的全监督方法往往依赖大量标注数据，这成为其应用推广的一大难题。针对这一

问题，弱监督与半监督学习方法逐渐受到研究者的关注，并成为医学影像分割领域的重

要研究方向。本文围绕有限标注