眼科图像和衍生物，例如视网膜神经纤维层（RNFL）厚度图对于检测和监测眼科疾病至关重要（例如，青光眼）。对于计算机辅助诊断眼疾病，关键技术是自动从眼科图像中提取有意义的特征，这些特征可以揭示与功能视觉丧失相关的生物标志物（例如RNFL变薄模式）。然而，将结构性视网膜损伤与人类视力丧失联系起来的眼科图像的表示，主要是由于患者之间的解剖学变化很大。在存在图像伪像的情况下，这项任务变得更加具有挑战性，由于图像采集和自动细分，这很常见。在本文中，我们提出了一个耐伪造的无监督的学习框架，该框架称为眼科图像的学习表示。 Eyelearn具有一个伪影校正模块，可以学习可以最好地预测无伪影眼镜图像的表示形式。此外，Eyelearn采用聚类引导的对比度学习策略，以明确捕获内部和间形的亲和力。在训练过程中，图像在簇中动态组织，以形成对比样品，其中鼓励在相同或不同的簇中分别学习相似或不同的表示形式。为了评估包冰者，我们使用青光眼患者的现实世界眼科摄影图数据集使用学习的表示形式进行视野预测和青光眼检测。广泛的实验和与最先进方法的比较验证了眼球从眼科图像中学习最佳特征表示的有效性。
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2022-01-10
学习不变表示是在数据集中虚假相关驱动的机器学习模型时的重要要求。这些杂散相关性，在输入样本和目标标签之间，错误地指导了神经网络预测，导致某些组的性能差，尤其是少数群体。针对这些虚假相关性的强大培训需要每个样本的组成员资格。这种要求在少数群体或稀有群体的数据标签努力的情况下是显着费力的，或者包括数据集的个人选择隐藏敏感信息的情况。另一方面，存在这种数据收集的存在力度导致包含部分标记的组信息的数据集。最近的作品解决了完全无监督的场景，没有用于组的标签。因此，我们的目标是通过解决更现实的设置来填补文献中的缺失差距，这可以在培训期间利用部分可用的敏感或群体信息。首先，我们构造一个约束集并导出组分配所属的高概率绑定到该集合。其次，我们提出了一种从约束集中优化了优化最严格的组分配的算法。通过对图像和表格数据集的实验，我们显示少数集团的性能的改进，同时在跨组中保持整体汇总精度。
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