自我监督的对比表示学习提供了从未标记的医学数据集中学习有意义的视觉表示的优势，以进行转移学习。但是，将当前的对比度学习方法应用于医疗数据而不考虑其特定区域的解剖学特征可能会导致视觉表示，这些视觉表示在外观和语义上是不一致的。在本文中，我们建议通过解剖学对比度学习（AWCL）改善医学图像的视觉表示，该学习结合了解剖学信息，以以对比度学习方式增强正/阴性对采样。为自动化的胎儿超声成像任务展示了所提出的方法，从而使从解剖学上相似的相同或不同的超声扫描实现了正对，这些扫描在解剖学上相似，可以将其拉在一起，从而改善了表示的学习。我们从经验上研究了与粗粒和细粒度的粒度纳入解剖信息的效果，以进行对比学习，并发现使用细粒度的解剖学信息的学习能够保留阶层内差异比其对应物更有效。我们还分析了解剖比对我们的AWCL框架的影响，发现使用更独特但解剖学上的样品构成阳性对的影响会带来更好的质量表示。大规模胎儿超声数据集的实验表明，我们的方法对学习表征有效，可以很好地转移到三个临床下游任务，并且与受监督的Imagenet和当前的先进对比度学习方法相比，取得了优越的性能。特别是，在跨域分割任务上，AWCL的表现优于Imagenet监督方法，高于13.8％，基于最先进的对比度方法的方法为7.1％。
translated by 谷歌翻译