深度学习应对医学图像分割的不完美数据挑战：现状与解决方案

医学图像分割是医疗领域的重要研究分支，特别是在深度学习时代，其在提高诊断准确性和手术规划中的作用日益凸显。然而，取得高性能分割模型的显著进展的同时，依赖于大规模、代表性且高质量的标注数据集成为关键瓶颈。在现实中，医学图像数据集往往存在两大挑战：标注稀缺和标注弱。 标注稀缺指的是可用的标注样本数量有限，这在医疗领域尤为突出，因为获取专业医生的精确像素级标注是一项耗时且成本高昂的工作。由于时间和资源的限制，许多研究项目只能利用相对较少的标注样本进行模型训练，这对模型的泛化能力和最终性能构成挑战。 标注弱则是指标注质量的问题，包括标注数据的不完整性（如稀疏标注）、噪声（可能存在错误或误导性的标签）、以及图像级标注（仅提供整体类别信息，缺乏细节）。这些问题会降低模型的精度，因为它们迫使模型学习从不完整或者错误的信息中进行推断。 为了克服这些限制，近年来的研究者们开发了一系列创新的方法，如半监督学习、迁移学习、弱监督学习、生成对抗网络（GANs）用于合成额外的标注数据，以及利用多模态信息增强标注的可靠性。此外，通过改进的模型结构设计，如使用注意力机制、混合压缩激励模块等，模型能够在一定程度上自我纠正标注噪声。 这篇综述全面回顾了这些解决方案，比较了不同方法的优缺点，以及它们在实际应用中的效果。作者强调了处理不完美数据集技术在医学图像分割中的重要性，并提出了对标注稀缺和标注弱问题的推荐策略。通过这篇综述，研究者和实践者可以更好地理解如何适应和优化现有资源，以推动医学图像分割领域的进一步发展。 总结来说，医学图像分割面临的不完美数据集问题需要跨学科的研究和创新技术，以确保模型能够在有限的标注资源下实现高效学习。随着未来对数据质量和效率需求的增长，解决这些问题将成为该领域持续关注的核心议题。