精选理由
这篇论文用CoT推理帮医学图像分割识别病理不同的病变，比只看像素的旧方法靠谱得多，尤其是处理边界模糊的情况。
提出CERS框架，将链式思维推理集成到半监督医学图像分割中，解决视觉-语义不匹配问题。利用大语言模型生成语言推理描述构建知识池，并设计语义感知参考选择策略，通过形态过滤和CoT一致性消除硬负样本。引入多尺度坐标注意力模块融合推理上下文，在多个基准上优于现有方法，尤其改善边界模糊和语义不一致。
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提出CERS框架，将链式思维推理集成到半监督医学图像分割中，解决视觉-语义不匹配问题。利用大语言模型生成语言推理描述构建知识池，并设计语义感知参考选择策略，通过形态过滤和CoT一致性消除硬负样本。引入多尺度坐标注意力模块融合推理上下文，在多个基准上优于现有方法，尤其改善边界模糊和语义不一致。
Semi-supervised medical image segmentation has emerged as a dominant research problem in medical image analysis, mitigating annotation scarcity by leveraging consistency regularization on unlabeled data. However, existin…