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基于图像先验的对抗自监督特征学习及其语义理解应用

2022-01-19 科研项目
一、项目描述

       开发针对特定图像数据的自监督学习算法及预训练模型。

二、主要痛点

       特殊场景的图像数据如医学影像,往往缺乏足够多的具备人工标注的样本,用以进行全监督方式的模型训练。

三、解决方案

       利用对抗学习方法以及医学影像数据中特定的先验知识及数据分布,设计有针对性的自监督学习算法,从而减少用于模型训练的标注成本。比如,先擦除医学影像中的部分区域,再训练编码器-解码器以恢复该区域影像,从而实现对编码器的自监督学习。

四、主要贡献/价值

       脑转移瘤检测,脑部MRI自动分析,组织病理图像分析。

五、下一步计划​​​​​​​
       开发一种面向脑转移瘤检测的多模态自监督学习算法。
       开发一种面向半监督脑部MRI分割的自监督对抗学习方法。
六、团队成员
       李灏峰
 
 
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