我们在两个不同的任务上进行了实验:从数码相机图像进行皮肤病分类以及胸部X射线分类,并证明了ImageNet上的自监督学习,然后对未标记的医学图像进行了自监督学习,可大大提高了医学图像分类器的准确性。 我们介绍了一种新颖的多实例对比学习(MICLe)方法,该方法对每个患者病例使用基础病理学的多个图像(如果可用),以构造...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像设备和患者群体之间的变异性的模型至关重要。本文旨在探讨域转移背景下的公平性...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像设备和患者群体之间的变异性的模型至关重要。本文旨在探讨域转移背景下的公平性...