开发针对特定图像数据的自监督学习算法及预训练模型。

       特殊场景的图像数据如医学影像，往往缺乏足够多的具备人工标注的样本，用以进行全监督方式的模型训练。

       利用对抗学习方法以及医学影像数据中特定的先验知识及数据分布，设计有针对性的自监督学习算法，从而减少用于模型训练的标注成本。比如，先擦除医学影像中的部分区域，再训练编码器-解码器以恢复该区域影像，从而实现对编码器的自监督学习。

       脑转移瘤检测，脑部MRI自动分析，组织病理图像分析。