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  • 专辑

    • 面向医学图像异常检测的跨域自监督表征学习

    • Cross-domain self-supervised representation learning for medical image anomaly detection

    • “医学图像异常检测领域迎来新突破，相关专家构建了跨域自监督表征学习框架，有效解决预训练模型在医学图像中的语义差异问题，显著提升异常检测的准确性与鲁棒性，为该领域发展提供可靠方案。”
    • 2026年 页码：1-16   

      收稿：2025-11-26，

      修回：2026-02-12，

      录用：2026-03-06，

      网络首发：2026-03-06，

    • DOI： 10.11834/jig.250599     

    移动端阅览

  • 赵映程， 朱凝， 宋宵罡， 黑新宏， 石争浩. 面向医学图像异常检测的跨域自监督表征学习［J/OL］. 中国图象图形学报，2026：1-16. DOI： 10.11834/jig.250599. DOI：
    ZHAO Yingcheng， Zhu Ning， SONG Xiaogang， HEI Xinhong， SHI Zhenghao. Cross-domain self-supervised representation learning for medical image anomaly detection［J/OL］. Journal of Image and Graphics， 2026：1-16. DOI： 10.11834/jig.250599. DOI：
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