BT - Unet:生物医学图像分割的自监督学习框架

BT-Unet采用Barlow twin方法对U-Net模型的编码器进行无监督的预训练减少冗余信息，以学习数据表示。之后，对完整网络进行微调以执行实际的分割。,BT-Unet由 Indian Institute of Information Technology Allahabad开发，发布在2022年的JML上。,,BT-Unet架构图：a、预训练U-Net编码器网络，b、用预训练的编码器权值初始化的微调U-Net模型,BT-Unet框架分为两个阶段:1)预训练阶段和2)微调阶段。,预训练的目的是使用无注释的数据样本，学习复杂的特征表示。U-Net模型的编码器使用Barlow Twins (BT)策略进行预先训练，然后进行微调以执行实际的分割:,,BT-Unet框架可应用于各种先进的U-Net模型:经典U-Net、注意力U-Net (A-Unet)、inception U-Net (I-Unet)和residual cross-spatial attention guided inception  U-Net (RCA-IUnet)。,U-Net 模型中编码器网络的权重使用预训练权重（来自第一阶段）进行初始化，而网络的其余部分使用默认权重进行初始化。,使用有限的注释样本对 U-Net 模型进行微调，用于生物医学图像分割。,U-Net 模型使用分段损失函数进行微调，L 定义为二元交叉熵损失、LBC 和dice coefficient损失的平均值，LDC：,,其中，y为像素的真值标签，p(y)为像素的预测标签，N为像素的总数量。,论文使用下面的数据集进行评测对比：,,基于相同样本数量的小训练集的性能分析,,,,对于所有训练数据比例小于50%的数据集，在模型之间观察到类似的性能变化。,,带有BT的RCA-IUNet具有很好的分割效果。