多任务统一框架
通过统一视觉信息保存，在多个医学图像分析任务上超越现有自监督方法，实现高精度分割与诊断。
周洪宇 · Lu, Chixiang · Chen, Chaoqi · Yang, Sibei · 俞益洲
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2023
通过多尺度像素重建任务，将像素级信息显式编码到高层语义中，使下游分割任务能获得更精细的边界。
设计尺度保持策略，在特征金字塔上保存不同尺度的信息，增强模型对多尺度医学结构的理解。
在多个医学图像分析任务上，有时以大幅优势超越现有自监督方法，且只需有限的标注数据，降低标注成本。
同一个预训练框架可迁移到分割、分类、检测等多种下游任务，无需为每个任务重新设计。