3D光学相干断层扫描图像中视网膜流体的准确分割是诊断和个性化眼部疾病的关键。尽管深度学习在这项任务上取得了成功，但受过训练的监督模型通常会因不像标记示例的图像而失败，例如对于使用不同设备获取的图像。我们在此提出了一个新型的半监督学习框架，用于从新未标记的域分割体积图像。我们共同使用受监督和对比度学习，还引入了一种对比配对方案，该方案利用3D中附近切片之间的相似性。此外，我们建议通过渠道聚合作为对比特征图投影的常规空间释放聚合的替代方法。我们评估了从（标记的）源域对（未标记的）目标域的域适应方法，每个方法都包含具有不同采集设备的图像。在目标域中，我们的方法获得了比SIMCLR（最先进的对比框架）高13.8％的骰子系数，并导致结果可与该领域中有监督的训练的上限相当。在源域中，我们的模型还通过成功利用来自许多未标记的图像的信息，将结果提高了5.4％。
translated by 谷歌翻译