Learning Robust Shape Regularization for Generalizable Medical Image Segmentation

Generalizable medical image segmentation enables models to generalize to unseen target domains under domain shift issues. Recent progress demonstrates that the shape of the segmentation objective, with its high consistency and robustness across domains, can serve as a reliable regularization to aid...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on medical imaging 2024-07, Vol.43 (7), p.2693-2706
Hauptverfasser: Chen, Kecheng, Qin, Tiexin, Lee, Victor Ho-Fun, Yan, Hong, Li, Haoliang
Format: Artikel
Sprache:eng
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