无需大批量或伪标签
专为医学影像分割设计的单图像持续测试时自适应方法，摆脱对大批量和伪标签的依赖，在临床数据受限场景下实现稳健适应。
Jianghao, Wu · Liu, Xinya · 王国泰 · 张少霆
Medical Image Analysis 2025
SABE 从源友好池中按特征相似度选取 Top K 影像增强批量，使单张测试影像也能进行可靠的统计归一化。
通过 CCD 分析估计不确定性并筛选源友好目标，避开伪标签与源域分布错位带来的不可靠性。
在连续目标域的眼底和心脏分割中，Dice 比源模型提高 8.22 和 8.15 个百分点，超过七种最先进的 TTA 方法。