病理图像自监督预训练：ConCL方法与应用比较

本文主要探讨了在病理图像分析领域中，自监督学习（SSL）技术在密集预测任务中的应用以及其潜在优势。随着计算病理学的发展，深度学习模型对于完整切片图像（WSI）的分析变得越来越重要，然而，这些模型对大规模标注数据的需求使得预训练技术显得尤为关键。传统的全监督学习方法需要大量标注样本，而自监督学习通过设计自我监督任务，如基于视觉相似性的 pretext tasks，能够利用未标注的数据进行模型训练，从而减轻了注解压力。 文章首先对病理图像中密集预测任务的代表性SSL方法进行了详细的基准测试，旨在评估这些方法在病理学场景中的适用性和有效性。在此基础上，作者提出了一个名为ConCL（Concept Contrast Learning，概念对比学习）的新型SSL框架，它特别针对病理图像的密集预训练设计。ConCL不仅关注概念的捕捉和处理，还着重于跨不同来源概念的整合，以及如何开发出一种无需依赖外部分割算法或显著性检测模型的独立概念生成方法。 ConCL通过对比不同概念之间的关系，引导模型学习更深层次的特征表示，这对于病理图像中的目标检测和实例分割任务具有重要意义。实验证明，ConCL在各种环境和挑战下，比如GlaS数据集和CRAG数据集的微调任务中，显示出优于现有最先进的SSL方法的性能。文章中还分享了几个关键组件，这些组件对于在病理图像上实现成功的密集预训练至关重要。 总结起来，本文的主要贡献包括： 1. 对病理图像密集预测任务的SSL方法进行了全面评估和比较。 2. 提出了ConCL框架，一个专门针对病理图像的自监督预训练方案。 3. 发展了一种无依赖性的概念生成方法，降低对外部工具的依赖。 4. 实证结果表明ConCL在病理图像分析领域的优势和实用性。 作者团队期望通过这篇论文，为病理图像分析社区提供有价值的参考点，推动自监督学习在该领域的进一步研究，并且开源了ConCL的预训练代码，以供同行们参考和改进。