Stronger is not better: Better Augmentations in Contrastive Learning for Medical Image Segmentation

📄 arXiv: 2512.05992v2 📥 PDF

作者: Azeez Idris, Abdurahman Ali Mohammed, Samuel Fanijo

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2025-11-30 (更新: 2025-12-10)

备注: NeurIPS Black in AI workshop - 2022

💡 一句话要点

针对医学图像分割，研究对比学习中更优的数据增强策略

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 医学图像分割 对比学习 自监督学习 数据增强 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有自监督对比学习依赖强数据增强，但其在医学图像分割任务上的有效性存疑，需要重新评估。
  2. 论文探索了更适合医学图像分割的对比学习数据增强策略，旨在提升模型性能。
  3. 实验表明，并非所有强数据增强都能提升医学图像分割效果，论文提出的增强方法取得了更好的结果。

📝 摘要（中文）

自监督对比学习是近年来涌现的一种表征学习方法，在包括语义分割在内的多个下游任务中表现出性能提升。本文评估了强数据增强，它是自监督对比学习性能提升的最重要组成部分之一。强数据增强涉及在图像上应用多种增强技术的组合。令人惊讶的是，我们发现现有的数据增强并不总能提高医学图像语义分割的性能。我们尝试了其他能够提高性能的增强方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决医学图像分割中，自监督对比学习的数据增强策略选择问题。现有方法通常直接采用自然图像领域的强数据增强方法，但这些方法并不一定适用于医学图像，甚至可能损害分割性能。因此，如何为医学图像分割任务选择或设计更有效的数据增强策略是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是，针对医学图像的特性，重新评估和设计数据增强策略。作者认为，医学图像与自然图像在纹理、结构和噪声等方面存在差异，因此需要选择或设计更适合医学图像的数据增强方法，以提升对比学习的表征学习能力，进而提高分割性能。

技术框架：论文采用自监督对比学习框架，具体流程可能包含以下步骤：1) 使用不同的数据增强策略对医学图像进行增强，生成多个视图；2) 使用编码器提取不同视图的特征表示；3) 通过对比学习损失函数，例如InfoNCE，拉近同一图像不同视图的特征表示，推远不同图像的特征表示；4) 使用学习到的特征表示，训练医学图像分割模型。

关键创新：论文的关键创新在于，它挑战了“更强的增强总是更好”的传统观念，并针对医学图像分割任务，探索了更有效的数据增强策略。这种策略可能包括选择更适合医学图像的增强方法，或者设计新的增强方法，以更好地利用医学图像的特性。

关键设计：具体的技术细节未知，但可能包括：1) 数据增强策略的选择：例如，选择对医学图像结构影响较小的增强方法，如轻微的旋转、平移等；2) 新的数据增强方法设计：例如，模拟医学图像中的噪声或伪影；3) 对比学习损失函数的调整：例如，调整温度参数，以更好地控制正负样本之间的距离。

📊 实验亮点

论文发现，在医学图像分割任务中，并非所有强数据增强都能提升性能。通过实验，作者探索了更适合医学图像的数据增强策略，并取得了更好的分割效果。具体的性能提升数据未知，但该研究表明，针对特定任务选择合适的数据增强策略至关重要。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种医学图像分割任务，例如肿瘤分割、器官分割等。通过选择或设计更有效的数据增强策略，可以提升自监督对比学习在医学图像分割中的性能，从而辅助医生进行诊断和治疗，具有重要的临床应用价值和潜力。未来，该研究可以推广到其他医学图像分析任务中。

📄 摘要（原文）

Self-supervised contrastive learning is among the recent representation learning methods that have shown performance gains in several downstream tasks including semantic segmentation. This paper evaluates strong data augmentation, one of the most important components for self-supervised contrastive learning's improved performance. Strong data augmentation involves applying the composition of multiple augmentation techniques on images. Surprisingly, we find that the existing data augmentations do not always improve performance for semantic segmentation for medical images. We experiment with other augmentations that provide improved performance.