ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

中国知网全文收录期刊
万方数据库收录期刊
RCCSE中文学术期刊
维普资讯网/超星域出版 全文收录
中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
首页 > 刊期 > 2026 > 2期 > 信息：技术与应用
对抗性自监督学习在医疗图像聚类中的应用
肖正钰

【摘要】针对在无监督医疗图像聚类中，主流自监督学习因依赖简单图像变换导致特征判别力不足的挑战，本文提出一种对抗性自监督学习（ＡＳＳＬ）框架。该框架融合生成对抗网络（ＧＡＮ）的对抗博弈与自监督对比学习目标，创新性地将生成的伪图像作为“难负样本”注入对比学习过程，以增强特征判别力。在多个医疗数据集上的实验证明，所提ＡＳＳＬ框架在各项聚类指标上均表现出优异性能。

【关键字】生成对抗网络（ＧＡＮ）；聚类；自监督学习；医疗图像聚类
【PDF】


友情链接: 国家新闻出版署 中国知网 万方数据知识服务平台 维普网

版权所有 © 《信息记录材料》编辑部

京ICP备2022023608号-1