Nov, 2023

JSSL: MRI 重建的联合监督与自监督学习

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TL;DR该研究提出了一种名为 JSSL（联合监督和自监督学习）的深度学习方法，用于在目标数据集不完全采样的情况下，通过同时利用代理数据集和目标数据集，提高 MRI 重构的质量。实验证明，JSSL 方法相较于传统的自监督训练方法有了明显的改进，从而凸显了该联合方法的有效性。
magnetic resonance imagingmri reconstructiondeep learningself-supervised learningjssl
发现论文，激发创造
  • 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

  • SelfCoLearn: 自我监督协作学习用于加速动态 MR 成像

    该论文提出了一种自我监督协作学习框架（SelfCoLearn），用于从不完整的 k - 空间数据准确地重建动态磁共振图像，该框架包括双网络协作学习、重新采样数据增强和特殊设计的共同训练损失三个重要的组件。在体内数据集上进行评估，结果表明，该方法具有从不完整的 k - 空间数据中捕获必要和固有表示以实现高质量和快速动态磁共振成像的强大能力。

    Aug, 2022

  • 利用自监督深度学习增强乳腺癌筛查乳腺 X 线摄影的检测能力

    本研究探讨了基于强数据扩充的无监督自我学习技术在人工智能应用中的重要作用，以乳腺癌检测为例，通过实验验证表明使用该技术可以大幅提高数据利用率，而且更容易迁移到其他数据集，是医学图像人工智能领域迈向无监督学习和去掉传统稀缺标签的重要突破。

    Mar, 2022

  • SubZero: 子空间零样本 MRI 重建

    本文介绍了一种名为 SubZero 的平行网络框架，结合了注意力机制和基于子空间的零样本自监督学习方法，以提高 2D T2-shuffling 采集速度。实验证明 SubZero 在 T1 和 T2 映射采集中相较于当前方法具有更好的性能。

    Nov, 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

  • 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

  • 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

  • 一种通用的自监督学习 (SSL) 框架，用于从未标记的遥感图像的光谱 - 空间特征中进行表征学习

    本研究设计了一种新的自监督学习框架，可以从未标记数据的光谱 - 空间信息中学习表示，并通过两个典型的下游任务评估证明，所提出的 SSL 获得了模型性能的显著提高。

    Jun, 2023

  • 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

  • 卫星图像的时间自监督（S3-TSS）：一种卫星图像中的 SSL 技术的新方法

    提出了一种名为 S3-TSS 的自监督学习技术方法，利用时序维度中自然增强的遥感数据进行训练，在四个下游数据集中表现优于基准算法 SeCo。

    Mar, 2024