이 논문은 의료 영상 분석을 위한 자기지도 학습 방법들을 소개하고 있다. 특히 예측 학습과 대조 학습에 초점을 맞추고 있다.
예측 학습 부분에서는 상대적 위치 예측, 퍼즐 맞추기, 회전 예측 등의 방법을 설명하고 있다. 이러한 방법들은 이미지의 구조와 맥락 정보를 학습하는 데 도움이 된다.
대조 학습 부분에서는 문맥-인스턴스 대조, 인스턴스-인스턴스 대조, 시간적 대조 등의 방법을 소개하고 있다. 이러한 방법들은 레이블이 없는 데이터에서 유용한 특징 표현을 학습하는 데 활용된다.
마지막으로 이러한 예측 학습과 대조 학습 방법들이 실제 의료 영상 데이터에 어떻게 적용되고 있는지 사례를 들어 설명하고 있다.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Wei-Chien Wa... um arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2302.05043.pdfTiefere Fragen