一种基于BERT风格的自监督学习CNN用于视网膜图像疾病鉴定

本研究解决了医学成像中标签获取困难的问题，通过引入nn-MobileNet框架，采用BERT式自监督学习方法，利用大量未标记的视网膜图像进行预训练，以提高下游应用的性能。研究结果表明，此方法在阿尔茨海默病、帕金森病及多种视网膜疾病的识别中显著提升了表现，展示了在标签稀缺情况下，CNN的潜力。