识别，跟踪和预测伤口愈合阶段的进展是正确诊断，有效治疗，促进愈合和减轻疼痛的基本任务。传统上，医学专家可能会观察到伤口，以确定当前的愈合状态并建议治疗。但是，可以通过视觉指标从视觉指标中产生此类诊断的专家可能会耗时且昂贵。此外，病变可能需要数周的时间才能进行康复过程，要求资源不断监测和诊断。自动执行此任务可能具有挑战性；遵循伤口从发作到成熟的伤口进展的数据集很小，很少，并且通常没有计算机视觉。为了应对这些挑战，我们引入了一种自我监督的学习计划，该计划由（a）学习伤口的时间动态的学习嵌入，（b）自动阶段发现的聚类以及（c）微调分类。拟议的自我监督和灵活的学习框架是在生物学上启发和培训的，并在人类标签为零的小数据集上进行了培训。 HealNet框架达到了高文本和下游分类精度。当对持有的测试数据进行评估时，HealNet获得了94.2％的文本准确性和93.8％的愈合阶段分类精度。
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