基于少量样本弱监督的眼底图像视盘和杯状体分割的元学习

这篇文章可能提出了一种新的医学图像分析方法，特别关注眼底图像中视盘和杯状体的分割。使用“少量样本”学习表明该方法旨在通过有限的标记数据实现良好的性能，这在医学影像学中是一个常见的挑战。“弱监督”意味着该方法可能依赖于不太精确或容易获得的标签，从而进一步增强了其实用性。“元学习者”一词表示使用学习如何学习的算法，可能提高效率和适应性。来源是ArXiv表明这是一篇研究论文的预印本。

• •将元学习应用于少量样本、弱监督的视盘和杯状体分割。
• •解决了医学图像分析中有限标记数据的挑战。
• •使用与眼科相关的眼底图像。