自监督机器学习技术是一种展望未来的前沿技术，它的广泛应用在医疗行业中具有非常重要的意义。通过对医学图像的自我学习进行训练，自监督机器学习可以在保持强健泛化的同时有效地诊断各种疾病。
近期，一篇发表在 Nature Biomedical Engineering 上的论文通过对光学相干断层扫描图像的研究，探讨了自监督机器学习在诊断成像领域的强健泛化。论文作者们通过实验发现，相比于传统监督学习的方式，自监督机器学习在诊断成像领域中表现出更为出色的泛化能力。
自监督机器学习的强健泛化能力源于其不需要获取人工标注的医学图像，而是通过自我学习的方式对医学图像进行训练。在训练过程中，自监督机器学习可以自主地探索医学图像的特征，并利用这些特征进行模式识别和分类。因此，自监督机器学习能够更好地诊断出不同疾病的病灶以及病变位置，同时能够有效地排除背景噪声对诊断结果的干扰。
在实验中，论文作者们选择了光学相干断层扫描图像作为实验对象，通过对比传统监督学习和自监督机器学习两种方式的诊断结果，发现自监督机器学习在强健泛化方面表现得更为出色。尤其是在面对复杂的病灶背景时，自监督机器学习可以更好地分离出病灶特征，准确、快速地诊断出疾病。
总之，自监督机器学习在医疗领域无疑将成为一种重要的诊断工具。通过它，我们可以更准确、更快速地诊断出各种疾病，为患者提供更为及时、有效的治疗方案。
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