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OPTiML: 自我监督医学图像表示中的稠密语义不变性应用最优传输
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了四个预训练的自监督学习模型和两个迁移学习模型在治疗性视网膜病分类中的表现。结果显示自监督学习模型在平衡和不平衡的训练情景下表现出卓越性能，其中 MoCo-v2 方案的自监督学习模型在不平衡情景下表现出色。
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关键要点
- 本研究评估了四个预训练的自监督学习模型和两个迁移学习模型。
- 研究对象为治疗性视网膜病分类。
- 使用小规模的光学相干断层扫描（OCT）图像进行评估。
- 自监督学习模型在平衡和不平衡的训练情景下表现出卓越性能。
- MoCo-v2 方案的自监督学习模型在不平衡情景下表现出色。
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