本文介绍了基于自监督学习和对比学习的医学影像诊断方法，特别是在乳腺癌和肺部病变检测中的应用。研究表明，自监督预训练显著提高了诊断准确性，尤其在标注数据稀缺的情况下。结合多模态特征和改进学习策略，模型在多个任务中表现优异，推动了医学影像分析的发展。

本研究设计了一种结合3D神经网络和SlowFast网络的计算机辅助诊断系统，旨在实时分析支气管超声视频，以区分良恶性肺部病变。该系统在图像噪声存在时仍能保持高准确率，辅助医生进行诊断。

本研究设计了一种计算机辅助诊断系统，利用3D神经网络和SlowFast网络区分良性与恶性肺部病变，支持实时分析。提出的Two-Stage Detection and Diagnosis Network提高了乳腺癌超声诊断的准确性，并在肺结节筛查和胆囊癌检测中表现优于现有技术。