在医疗影像分析领域,数据稀缺性与标注成本高昂的问题长期制约着深度学习技术的临床落地。传统监督学习需要上万级标注样本的训练范式,在面对罕见病诊断、新型影像设备适配等场景时频繁失效。本文从元学习(Meta-Learning)的理论框架出发,深入剖析Few-shot...
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在医疗影像分析领域,数据稀缺性与标注成本高昂的问题长期制约着深度学习技术的临床落地。传统监督学习需要上万级标注样本的训练范式,在面对罕见病诊断、新型影像设备适配等场景时频繁失效。本文从元学习(Meta-Learning)的理论框架出发,深入剖析Few-shot...