SSL_CR_Histo:“用于注释高效组织病理学图像分析的自我监督驱动一致性培训”的正式代码 源码

自我监督的驱动一致性训练,用于注释有效的组织病理学图像分析 作者: , , 和 官方资料库。 概述 我们提出了一种用于组织病理学图像分析的自我监督驱动一致性范例,该范例基于以下两种策略学习利用与任务无关和特定于任务的未标记数据: 自我监督的借口任务,利用组织学全幻灯片图像(WSI)中潜在的多分辨率上下文线索来学习强大的监督信号,以进行无监督的表示学习。 一种新的师生半监督一致性范例,该模型可以根据与任务特定的未标记数据的预测一致性,学习将预训练的表示有效地转移到下游任务。 我们在两个分类和一项基于回归的任务上对三个组织病理学基准数据集进行了广泛的验证实验,即肿瘤转移检测(乳腺癌)