该研究提出了一种通过增强的自我监督和领域对齐模块来提高图像分类在不同医院中的适应性的方法。实验结果显示该模型在管理不同级别图像粒度方面表现出了优越性。

该研究提出了一种增强图像分类对未知医院普适性的方法，通过自我监督和组织病理学场景中的常见分布偏移，提取不依赖于训练标签的不变特征，并使用领域对齐模块进一步提取不变特征。实验结果显示该模型在不同级别图像粒度方面表现出优越性。