提出UDA无标签算法选择准则

Yiheng Xiong 等研究者提出一种面向医学影像无监督域自适应（UDA）的无标签算法选择准则，可在多个算法和不同超参数训练出的候选模型中联合选出最优算法与超参数。方法通过两层无标签信号构建一致性参考，再选择与该参考预测最一致的候选模型。 在 4 个脑部 MRI 和 4 个胸部 X 光数据集、7 个临床相关迁移场景上的实验显示，该方法的算法选择性能优于其他方法，且在不同候选算法池下保持有效。

AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。