文章提出了一种基于位置的对比学习 (PCL) 框架，用于从未标记的医学图像数据中生成对比数据对，以改善在医学图像分割中存在的假阴性对的问题，并在 CT 和 MRI 数据集上得到了实验验证。

Jun, 2021

本文介绍了一种利用自监督学习和对比学习实现的影像分割技术，该技术可以在大量没有标注数据的情况下学习，并且在三个磁共振成像数据集上验证了其有效性。

Jun, 2020

本文研究将对比学习应用于医学图像分析领域，发现在医学图像上应用最先进的对比学习方法 MoCo v2 存在维度坍缩问题，并提出了局部特征学习和特征去相关两项关键贡献，实验证明这两个贡献显著提升了模型在医学分割任务的性能。本研究突显了将自监督学习技术有效适应医学图像任务特征的重要性。

Feb, 2024

本论文介绍了一种半监督机器视觉框架，使用对比学习和注释数据来有效地解决在火星图像数据的分类和分割任务中面对的挑战，并通过在有标注和无标注数据上的学习来提高模型性能和优化处理火星数据的效果。

Jun, 2022

本文提出了 ACTION 模型，它是一种半监督医学图像分割的鲁棒性框架，通过 contrastive distillation 算法及主动采样罕见的负例像素达到了更好的分割效果，并且可以应对医学图像标记分布不均的问题。实验表明，ACTION 显著优于现有半监督方法的效果。

Jun, 2022

本文介绍了一种基于半监督关系对比学习的皮肤病诊断方法，通过有效利用未标记图像进行预训练 / 精调并验证了其在不同标记数据数量下的有效性。

Apr, 2023

本文提出了一种 MCSC 框架，联合训练 CNN 和 Transformer 模型，并采用多尺度交叉监督对比学习来对医学图像进行结构分割。实验证明，该方法在 Dice 系数上比现有的半监督方法提高了 3.0% 以上，并且大大缩小了与全监督方法之间的性能差距。

Jun, 2023

本文提出了一种语义对比学习的方法（SCL），将距离的聚类结构引入到无标注数据的特征空间中，并通过优化实例视觉相似性和聚类决策边界的一致性来推理出语义上的实体类别，以在发现未知类别决策边界方面具有显着优势。实验证明，SCL 在六个物体识别基准测试中优于最先进的对比学习和深度聚类方法，尤其是在更具挑战性的精细和较大的数据集上。

Mar, 2021

基于对比学习和信息最大化准则，我们提出了一种名为 SepCLR 的方法，用于学习适用于对比分析的语义表达，通过最大化和最小化两个互信息项，并采用新颖的最小化互信息策略来防止常见和显著分布之间的信息泄露。

Feb, 2024

通过对半监督语义分割进行对比学习取得了巨大突破，但是由于有限的注释，模型自身生成的无标签图像上的引导 inevitably 存在噪音，扰乱了无监督训练过程。为了解决这个问题，我们提出了一个强大的基于对比的 S4 框架，称为概率表示对比学习 (PRCL) 框架来增强无监督训练过程的鲁棒性。我们将逐像素表示建模为多元高斯分布的概率表示 (PR), 并通过调整模糊表示的贡献度来容忍对比学习中的不准确引导的风险。此外，我们通过收集整个训练过程中所有 PR 生成全局分布原型 (GDP)。由于 GDP 包含相同类别的所有表示的信息，它在表示中即使存在噪声也是鲁棒的，并且承载着表示的类内差异。此外，我们基于 GDP 生成虚拟负样本 (VNs) 来参与对比学习过程。在两个公开基准测试上进行的大量实验证明了我们 PRCL 框架的优越性。

Feb, 2024