我们提出了一种基于深度多实例学习的简单高效的图像分类架构，并将其应用于牙科射线照片中龋齿检测的具有挑战性的任务。从技术上讲，我们的方法有两种方式贡献：首先，尽管使用弱图像级标签培训，它尽管培训了本地补丁分类概率的热线图。其次，它可以从分段标签学习，从而指导培训。与现有方法相比，人类用户可以忠实地解释预测并与模型进行交互以决定参加哪些区域。实验是在$ \ SIM $ 38K Bitewings（$ \ SIM $ 316K牙齿）的大型临床数据集上进行的，在那里我们与各种基线相比实现了竞争性能。当由外部龋齿分割模型引导时，观察到分类和定位性能的显着改善。
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高注释成本是将现代深度学习架构应用于临床相关的医疗用例的大量瓶颈，这使得新颖算法的需要从未标记的数据中学习。在这项工作中，我们提出了一种自我监督的方法，可以从未标记的医学图像和遗传数据的大型数据集中学习。我们的方法使用对比损耗对准特征空间中的图像和几种遗传模式。我们设计我们的方法，以将每个人的多种模式集成在同一模型端到端，即使当可用的方式因个人而异）也是如此。我们的程序优于所有在所有评估的下游基准任务上表达最先进的自我监督方法。我们还适应基于梯度的可解释性算法，以更好地了解图像和遗传模式之间学习的跨模型关联。最后，我们对我们模型学到的特征进行了基因组关联研究，揭示了图像与遗传数据之间的有趣关系。
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