Feb, 2024

DeepSet SimCLR：用于改进病理学表示学习的自监督深度集合

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

    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。

    Feb, 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

  • 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

  • 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

  • 医学影像的 3D 自监督方法

    本文提出了针对五种不同的自监督学习方法的三维版本，利用这些技术进行神经网络特征的学习，通过对三维图像的预处理，显著提高语义表示的精确性，从而在医学成像领域实现了数据效率、性能和收敛速度的提升，具有较高的竞争力和可扩展性。

    Jun, 2020

  • 简化自监督学习复杂度提高计算病理学弱监督分类性能

    我们提出了一套适应性方法，可以在资源有限的环境下利用半监督自学习来进行计算病理学研究，从而提高下游分类性能并缩短自学习训练时间。

    Mar, 2024

  • 使用三维先验增强二维表示学习

    通过在训练过程中直接强制将强大的三维结构先验性知识融入模型，我们提出了一种新的方法来加强现有的自监督学习方法，并通过一系列数据集实验证明了我们的三维感知表示比传统的自监督基线更加稳健。

    Jun, 2024

  • 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

  • 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

  • 自监督对比表示学习用于三维网格分割

    提出了一种自监督对比学习方法 SSL-MeshCNN 用于预训练 CNNs 从而解决三角形网格难以准确定义的问题，该方法表现出降低网格分割所需标记数据的可行性

    Aug, 2022