基于自监督对比学习的生物医学图像拷贝检测方法：DenCANet网络结构

针对有监督方法需要耗费大量时间和人力来为生物医学图像构建标签的问题，本章提出了基于自监督对比学习的生物医学图像拷贝检测方法。此外，由于生物医学图像具有缺乏现实世界的语义上下文、纹理平坦、特征点少、形状相似等特点，普通卷积神经网络难以完全提取生物医学图像特征。为此，本研究提出了一种新的网络结构DenCANet，它可以捕获像素间的长远距离关系，从而获得图像的全局感受野，并最终提取更加丰富的生物医学图像特征。