利用凝视进行对比学习以促进计算机辅助诊断
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过眼动追踪作为替代文本报告的方法，我们可以 passively 收集放射科医师在阅读和诊断医学图像时的视觉关注和临床推理，从而在医学图像领域中改善对比度预训练的有效性。我们提出了医学对比度视线图像预训练（McGIP）作为对比度学习框架的即插即用模块，通过放射科医师的注视来指导对比度预训练，实验结果表明了 McGIP 的实用性，显示其在各种临床场景和应用中具有很高的潜力。
本文介绍了基于对比学习的ConGaze框架，用于凝视估计。该框架利用未标记的面部图像进行无监督学习，在公共凝视估计数据集上取得较好效果，相对于基于监督学习的模型有显著改进。
