Feb, 2021

自监督一致性训练用于高效组织病理图像分析

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TL;DR利用基于多分辨率背景下组织病理全切片图像的潜在上下文线索的自我监督预训练任务，以及新型的师生半监督一致性模式，使用任务无关和任务特定无标签数据来学习强大的监督信号进行无监督表征学习，并在有限标签数据下表现出与其他现有最先进方案相近乃至优越的性能。
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发现论文，激发创造
  • 自路径：有限标注病理图像分类的自监督学习

    本文提出了一种自我监督的深度学习算法，采用 CNN 实现对病理图像的多任务分类，并结合具有内在标签的预处理任务来实现半监督学习和领域自适应。实验结果表明该算法在病理学图像分类任务中具有较高的性能表现，并能够适用于其他计算病理学应用领域中。

    Aug, 2020

  • 数字病理学的自监督对比学习

    本文介绍一种使用 SimCLR 方法进行自监督学习的无监督学习方法，该方法在数字病理学数据集上的预训练在多项下游任务中优于在 ImageNet 上预训练的网络，F1 平均分提高了 28% 以上。

    Nov, 2020

  • 自监督技术弥合组织学中弱监督和强监督之间的差距

    本研究使用自监督学习算法 MoCo v2 在组织病理学图像上进行了领域内特征提取训练，获得了比 ImageNet 预训练的特征提取器更好的性能，提高了半监督学习在组织病理学中的性能，同时展示了该特征提取器学到的组织结构嵌入空间具有生物学意义上的解离性。

    Dec, 2020

  • 基于核心感知的自监督预训练：使用图像对图像转换技术的非配对组织病理学图像

    提出一种新颖的基于细胞核感知的自监督预训练框架，通过组织病理图像与伪掩膜图像之间的无配对图像转换来捕获细胞核形态和分布信息，并采用条件和随机样式表示来调节生成过程，以实现预训练图像的真实性和多样性；同时，采用实例分割引导策略来捕获实例级信息。实验结果表明，该预训练方法在 Kather 分类、多实例学习和 5 个密集预测任务上优于有监督方法，并且在 8 个半监督任务上比其他自监督方法取得了更好的结果。

    Sep, 2023

  • 基于先进深度学习的弱监督、半监督和自监督技术在组织病理学图像分析中的标签高效自动诊断和分析：全面调查

    该研究综述了计算病理学领域中基于弱监督学习、半监督学习和自监督学习方法的最新研究，重点讨论了这些技术所面临的关键挑战和未来的发展趋势。

    Aug, 2022

  • 使用对比自监督学习学习组织病理学应用的表示

    本文研究了自监督学习在数字病理学中的应用，探讨了其在非物体中心数据集上的不同表现，提出了不同的视角生成和超参数调整方法，并通过大量实验分析证明了对组织分类下游任务有积极的影响。

    Dec, 2021

  • 无监督组织病理图像合成

    本研究提出了一种无监督学习的方法，利用生成对抗网络（GAN）生成与真实组织学图像相似的组织学图像，以提高分类 CNN 的性能，该方法不仅能在缺少监督数据的情况下有效地进行癌症诊断，而且对于含有监督数据的情况仍能表现出色。

    Dec, 2017

  • 医疗系统规模下的计算病理学 -- 来自三十亿图像的自监督基础模型

    最近在自我监督学习方面的突破已经实现了使用大规模无标签数据集来训练视觉基础模型，该模型可以推广到各种下游任务。本项目的目标是训练最大的学术基础模型，并通过在大型临床病理数据集上的预训练和下游性能评估来对最重要的自我监督学习算法进行基准测试。结果表明，与自然图像的预训练相比，病理数据的预训练对下游性能是有益的。此外，DINO 算法在所有测试任务中实现了更好的泛化性能。这些结果标志着计算病理学研究的一个阶段性变化，为基于大规模、并行预训练的更高性能模型开辟了新时代。

    Oct, 2023

  • 自监督视觉 Transformer 在组织病理学中学习视觉概念

    本文通过训练多种自监督模型，发现采用基于 DINO 知识蒸馏的 Vision Transformers 模型能够实现对组织形态学特征进行有效解释，在多个弱监督和补丁级任务上进行了验证。

    Mar, 2022

  • 组织学肿瘤弱监督多实例学习分割

    本文提出了一种弱监督整个切片图像分割的框架，利用标准的临床注释，采用多实例学习方案进行模型训练，并在 The Cancer Genome Atlas 和 PatchCamelyon 数据集上进行了评估，显示出一定的潜力.

    Apr, 2020