自我监督学习和半监督学习在医学影像领域的新进展，通过 S4MI（自我监督和半监督医学影像）管道，使用 10% 标签注释的自我监督学习在大多数数据集的分类任务上表现优于 100% 标签注释，而使用 50% 标签数较少的半监督方法在三个数据集的分割任务上表现更好。

Nov, 2023

文章提出了一种结合遗传算法和深度学习的癌症灵感的基因组绘图模型 (CGMM)，用于生成合成基因组以进行研究验证，并证明其在两项不同任务中优于当前四种最先进的基因组生成器，适用于基因组医学的诊断和治疗。

May, 2023

本研究使用自动编码器和半监督学习与 GAN 算法的组合（SGAN），并将其作为分类器，仅使用 100 个标记样本即可将精度提高达 91％，以检测虚假账户，适用于社交媒体的大规模数据。

Dec, 2022

提出了一种基于图滤波器的半监督学习框架，能够将数据特征作为图信号注入图相似性中，并使用低通滤波器从图信号中抽取有用的数据表示，从而实现标签高效的半监督学习，同时能够改善现有的图卷积网络和标签传播方法的建模能力和减少模型复杂度。

Jan, 2019

提出一种半监督三维重建框架 SSP3D，引入基于注意力引导的原型形状先验模块、鉴别器引导模块和正则化器来实现更好的形状生成，在 ShapeNet 基准测试中，在不同标注率下，性能均明显优越，并且对于少量有标注数据的新类别也能够取得很好的成果。

Sep, 2022

本文提出了一种使用不完全标注的乳腺 X 线照片数据集进行恶性乳腺病变检测 的弱监督和半监督学习算法，并在真实数据集上对其进行了检测实验研究，取得了最先进的检测结果。

Jan, 2023

本文提出了一种使用深度学习自编码器的无监督学习模型来检测和分类基因表达相似的显微镜图像区域，该模型通过平衡潜在层的长度和复杂性来进行优化，模型的性能通过适应均方误差度量值进行验证，并与专家的评估进行比较。

Apr, 2023

我们提出了一种半监督和弱监督学习框架，利用有限的强标注样本和充足的弱标注样本进行乳房肿块分割，以提高诊断乳腺癌的准确性。该框架包括一个辅助分支用于排除无关区域，一个分割分支进行最终预测，以及一个空间引导模块用于整合两个分支的互补信息。通过将编码的模糊特征分离为与病变相关的和其他的特征来改善性能，在 CBIS-DDSM 和 INbreast 数据集上的实验证明了我们方法的有效性。

Mar, 2024

本研究提出了一种基于深度学习的表面缺陷检测方法，通过利用不同粒度的注释信息从弱标注到像素级其间不同层面进行标注，实现了注释成本的降低，同时取得了在工业质量检验几个数据集上的最优结果。

Apr, 2021

提出了一种针对可靠染色体分类训练的监督对比学习策略，通过在潜在空间中提取细粒度的染色体嵌入，扩大了类间边界和减少了类内差异，提高了预测染色体类型的准确性，可以显著提升深度网络的泛化性能。

Dec, 2023