综述：超越卷积和监督学习：利用变换器与表征学习进行视网膜图像分析

《Progress in Retinal and Eye Research》：Beyond convolutions and supervised learning with transformers and representation learning for retinal image analysis

视网膜图像分析在计算机视觉技术进步推动下快速发展，传统监督学习受限于标注成本高、数据分布差异等问题。本文系统梳理了无监督与弱监督学习范式，重点解析基于自监督 Representation Learning 的模型创新，涵盖视觉Transformer架构突破、半监督/自监督学习在医学图像中的实践路径、基础模型与多模态融合的进展，以及这些技术如何提升视网膜疾病诊断的泛化能力。

　　
视网膜图像分析领域的技术革新与范式转变

视网膜图像分析在近十年经历了革命性突破，其发展轨迹与计算机视觉技术的演进高度同步。研究团队通过系统性文献回顾，揭示了传统监督学习框架的局限性，并重点剖析了无监督学习范式与Transformer架构带来的范式转变，为医疗影像分析提供了新的方法论体系。

在技术发展历程中，深度学习模型的参数规模与算力支持呈现指数级增长特征。2012年AlexNet的突破性成果，确立了以卷积神经网络为核心的技术路径。该模型通过ReLU激活函数解决了梯度消失问题，配合大规模标注数据集和GPU计算平台的普及，形成了深度学习在医学影像分析中的技术基础。随着ImageNet等通用数据集的建立，视网膜疾病相关的标注数据集也得到快速发展，为监督学习奠定了数据基础。

然而，传统监督学习面临三重结构性矛盾：其一，标注数据的获取成本高企，视网膜图像需要专业医师进行逐像素标注，耗时且易产生主观偏差；其二，跨设备泛化能力不足，不同成像设备产生的图像存在分布差异；其三，标注数据的时空局限性，难以覆盖所有临床亚型。这些矛盾推动研究转向更可持续的机器学习范式。

representation learning（表征学习）框架通过半监督与自监督技术的结合，显著缓解了标注数据的依赖。半监督方法利用少量标注数据与海量未标注数据协同训练，通过伪标签生成机制提升模型鲁棒性。在糖尿病视网膜病变筛查中，这种技术使模型在仅20%标注数据情况下，仍能达到临床金标准的95%识别准确率。自监督学习通过设计无监督的预训练任务（如图像补全、对比学习），从数据本身挖掘潜在特征。实验表明，在脉络膜高密度病变检测中，自监督模型对标注数据的需求量可降低至传统方法的1/5。

vision transformers（视觉Transformer）架构的突破性进展，重构了图像分析的底层逻辑。相较于传统CNN的局部感受野特性，Transformer通过全局注意力机制捕捉长程依赖关系。在黄斑裂孔检测任务中，Transformer模型在相同计算资源下，检测精度较ResNet-101提升12.7%，且对早期病变的敏感度提高23.4%。这种架构优势在处理小样本医学图像时尤为显著，通过对比学习机制，可在单中心数据集上达到多中心联合训练的效果。

foundation models（基础模型）的提出标志着技术范式的质变。这类模型通过海量无标注数据预训练，形成通用视觉表征能力。在青光眼风险预测中，基于ImageNet预训练的Transformer模型，在零标注条件下仍能通过视网膜血管形态学特征实现82.3%的AUC值。多模态融合技术的引入，使视网膜图像能与光学相干断层扫描（OCT）、患者病史文本等多源数据协同分析。在视网膜血管狭窄评估中，结合OCT三维结构数据和电子病历文本信息，诊断准确率从89.2%提升至94.7%。

技术演进呈现清晰的阶段性特征：监督学习阶段（2012-2018）建立基本分析框架，表征学习阶段（2019-2021）突破数据瓶颈，Transformer阶段（2022-2023）重构计算范式，当前正进入多模态融合的新纪元。值得关注的是，医疗领域特有的伦理与隐私问题，推动研究者在模型设计上采用联邦学习、差分隐私等安全机制。在多中心视网膜病变筛查中，联邦学习框架使各医疗机构的数据既独立又协同，同时确保患者隐私。

未来发展方向呈现三个特征：数据层面，开发自动化标注工具链与半监督数据增强算法；模型层面，探索动态可学习的视觉表征体系；应用层面，构建从基础分析到临床决策的完整链条。特别是在罕见病诊断中，通过自监督预训练模型与专家标注的渐进式训练，成功将某眼底病变的检出率从67%提升至89%。

该综述系统梳理了技术演进路径，揭示了从监督到无监督、从单模态到多模态的范式转变。研究证实，表征学习框架可将视网膜分析模型的训练成本降低60%-80%，同时保持或提升临床诊断价值。这种技术民主化趋势，使得中小型医疗机构也能通过微调基础模型获得专业级分析能力，具有显著的社会经济效益。