Feb, 2023

DrasCLR: 一种用于三维医学图像学习疾病相关和解剖学特定特征的自监督框架

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TL;DR本文提出了一个名为 DrasCLR 的新型自监督学习（SSL）框架，采用基于实例鉴别的 SSL 方法，通过两种特定于领域的对比学习策略，在 3D 医学成像中提取具有解析解剖学特定功能的特征，可用于不需要冠军数据来完成许多下游任务，比如肺部图像的预测和分割任务，包括病人存活预测任务和广泛且密集预测的肺气肿子类型检测，这可以大大减少注释精力，并且证明了在自监督学习框架中引入解剖上下文的重要性。
self-supervised learningmedical imagingcontrastive learninganatomy-specificemphysema detection
发现论文，激发创造
  • DeepSet SimCLR：用于改进病理学表示学习的自监督深度集合

    本文旨在改进标准的 2D 自监督学习算法，通过对数据集的内在 3D 特性进行建模来解决在 3D 医疗数据中应用的计算资源问题，并且提出了两个改进版本，证明在各种下游任务中，这两个版本往往优于基准模型，同时也几乎不带来额外的开销，提高了医疗应用中这些方法的普及性。

    Feb, 2024

  • 联合自监督图像体表示学习：基于内外对比聚类

    本文提出了一种用于医学数据的自监督深度学习的框架，该框架可以联合学习 2D 和 3D 数据，通过用变形注意力机制构建整体特征，并利用预训练语言模型进行掩蔽嵌入预测，提高了 2D Deep-ClusterV2 和 SwAV 的效果，并超越了各种现代 2D 和 3D 自监督学习方法。

    Dec, 2022

  • 有限标注医学图像分割的全局和局部特征的对比学习

    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

  • 自监督学习中的解剖不变建模与语义对齐在三维医学图像分割中应用

    本研究提出了一种新的自我监督学习框架 ——Alice，旨在针对医学图像领域中异构数据及医学结构的特殊性，明确实现解剖不变性建模和语义对齐，其中主要涵盖对比学习策略及条件解剖特征对齐模块，进一步提高了 3D 医学图像分割下的性能表现，超过之前的同类方法。

    Feb, 2023

  • 医学图像分割的自我监督对齐学习

    最近，自监督学习方法已被用于对二维和三维医学图像的分割模型进行预训练。本文提出了一种新的自监督对齐学习框架来预训练医学图像分割的神经网络，其中包括了一个全新的局部对齐损失和全局位置损失。实验结果表明，该对齐学习方法在有限标注的 CT 和 MRI 数据集上与现有的自监督预训练方法具有竞争力。

    Jun, 2024

  • 基于伪三维变换的跨维度医学自监督表示学习

    提出了一种基于伪 3D 转换的跨维度自监督学习框架（CDSSL-P3D），该框架可以利用 2D 和 3D 数据进行联合预训练，实现 3D 医学图像分析的跨维度自监督学习。在 13 个下游任务上进行了广泛的实验，结果表明我们的 CDSSL-P3D 表现出色，优于其他先进的自监督学习方法。

    Jun, 2024

  • PCRLv2：用于自监督预训练的医学图像分析统一视觉信息保护框架

    提出了一个基于像素恢复和多任务优化的统一半监督学习框架，用于医学图像分析，并在包括脑部肿瘤分割，胸部病理学识别和肺部结节检测在内的各种任务中取得了优于其他自监督学习方法的表现。

    Jan, 2023

  • 基于互模态重构和特征投影网络的自监督学习用于高效标签 3D 到 2D 分割

    本研究提出一种卷积神经网络和自监督学习的方法，用于在有限标记数据情况下进行高效的三维到二维分割，通过在临床相关任务中验证，证明该方法比现有技术在有限标记数据情况下显著提升了分割性能，并且自监督学习方法可以进一步提高性能，而且对于网络架构无关。

    Jul, 2023

  • 自适应自我监督学习在计算病理学中的应用

    对自我监督学习算法在计算病理学中的适应性进行了研究，包括提出了针对病理图像特点的增强方法、正则化函数和位置编码，并通过多个基准测试评估了这些改进对算法性能的影响。

    May, 2024

  • 在多样病理数据集上进行自监督学习的基准测试

    本文介绍了最大规模的自监督学习预训练对计算病理学的影响，并在核实例分割等任务中证明其表现优越，并提出了领域特定技术来提高性能。

    Dec, 2022