显著提升分割精度
通过任务导向的课程学习策略解决标签分布不平衡问题，有效提升医学图像分割性能。
Li, Xiangyu · 骆功宁 · 王卫 · 王宽全 · Li, Shuo
Medical Image Analysis 2023
区域标签分布学习（R-LDL）构建更均衡的标签分布，减少模型对多数类的偏好，从而提升对模糊像素的预测能力。
学习课程（TCL）将分割任务分解为多个标签分布估计任务，实现由易到难的学习，使模型逐步掌握分割能力。
先验感知模块（PPM）利用较简单阶段生成的先验信息有效连接易、难学习阶段，促进课程学习的稳定性。