放射影像

Task1: 数据高效的医学图像自动分割算法设计

目标：设计弱/半监督等策略提高数据效率，降低算法成本 进度： 引入弱监督技术,已中MICCAI23 workshop  小样本、多模态场景下的肿瘤分割, 已中MICCAI23
 面向稀疏分布的GTV分割，已中CMIG23, Q1  引入主动学习技术，已投IJCAI24  引入半监督学习技术，拟投MICCAI24  引入提示学习技术，拟投MICCAI24

人员：石军、朱子琦、赵敏帆

Task2: 基于深度学习的3D医学图像分割算法基准设计

目标：构建一个统一的Benchmark对现有3D医学分割算法进行全面评估，获得一些启发性的认识，拟投TMI24 进度： 完成了开源3D医学图像分割数据集的调研和处理  完成了现有3D医学图像分割算法的调研和分析  构建了Benchmark的评估数据集（七项全能，MSH）  构建了Benchmark的对比方法集合（24种）  初步完成了Benchmark整体框架的构建

人员：石军、王天同、王炳勋