Maskininlärning (ML) algoritmer har gjort en enorm inverkan inom området medicinsk avbildning. Medan medicinska bilddata har ökat i storlek, en utmaning för övervakade ML algoritmer som ofta nämns är bristen på kommenterade data. Till följd av detta har olika metoder som kan lära sig med mindre/andra typer av tillsyn föreslagits. Vi ger en översikt över halvövervakade, flera instans, och överföra lärande i medicinsk avbildning, både i diagnos eller segmentering uppgifter. Vi diskuterar också kopplingar mellan dessa inlärningsscenarier och möjligheter till framtida forskning. En datauppsättning med uppgifter om de undersökta tidningarna finns tillgänglig via https://figshare.com/artiklar/Database _ of _ surveyed _ little _ in _ Not-so-övervakad _ a _ survey _ of _ semi-övervakad _ multi-instance _ och _ transfer _ learning _ in _ medicinsk _ bild _ analys _ /7479416.
REF granskade halvövervakat lärande med flera intance och överför lärande i medicinsk bildanalys, som omfattar både djupinlärning och traditionella segmenteringsmetoder.
Not‐so‐supervised: A survey of semi‐supervised, multi‐instance, and transfer learning in medical image analysis
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}