PC-Seg 用五阶段课程学习把稀疏 2D 标注提升为 3D OCT 分割，仅用约 0.7% 标注即达到全监督精度
该工作提出 PC-Seg（Progressive Cross-view Segmentation），一个五阶段课程学习框架：先用单个 2D 模型在标准 B-scan 与正交切片之间学习跨视角一致性以生成可靠体素伪标签，再蒸馏到 3D 模型，最后通过 2D/3D 集成伪标签协同训练；在 MSHC 与 Duke DME 两个公开 OCT 数据集上，仅用约 0.7% 的标注数据即取得与全监督相当的分割精度，并优于所比较的半监督与视网膜分层方法。