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MuellerPT 提出分解驱动的预训练方法用于 Mueller 偏振测量
MuellerPT 是一种针对 Mueller 偏振测量的预训练方法，利用物理引导的分解策略解决生物医学组织分析中标注稀疏和域漂移问题。该方法通过自监督学习捕获偏振图像的物理特征，提升下游密集预测任务的泛化能力。实验表明，MuellerPT 在多种跨域场景下优于随机初始化及通用预训练方法，为偏振光学在医学影像中的应用提供了可行的预训练方案。
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- 发布
- 2026-05-22
导读
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原文摘要
Mueller matrix imaging provides rich, physically meaningful contrast for biomedical tissue analysis, but supervised learning is hindered by scarce dense annotations and strong domain shifts across specimens and acquisition settings. We introduce MuellerPT, a physics guided pre-training approach tha…