論文の概要: Screener: Self-supervised Pathology Segmentation in Medical CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08321v2
• Date: Thu, 18 Sep 2025 21:50:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 14:11:06.892737
• Title: Screener: Self-supervised Pathology Segmentation in Medical CT Images
• Title（参考訳）: 医用CT画像における自己監督的病理分類
• Authors: Mikhail Goncharov, Eugenia Soboleva, Mariia Donskova, Daniil Ignatyev, Mikhail Belyaev, Ivan Oseledets, Marina Munkhoeva, Maxim Panov,
• Abstract要約: 我々は、教師なしの視覚異常セグメンテーション問題として、病理診断の枠組みを定めている。 既存の密度ベースUVASフレームワークを2つの重要なイノベーションで強化する。 3万枚以上のラベルのない3DCTボリュームでトレーニングされた当社の完全自己監督型モデル、Screenerは、既存のUVAS法より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.719923951063333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate detection of all pathological findings in 3D medical images remains a significant challenge, as supervised models are limited to detecting only the few pathology classes annotated in existing datasets. To address this, we frame pathology detection as an unsupervised visual anomaly segmentation (UVAS) problem, leveraging the inherent rarity of pathological patterns compared to healthy ones. We enhance the existing density-based UVAS framework with two key innovations: (1) dense self-supervised learning for feature extraction, eliminating the need for supervised pretraining, and (2) learned, masking-invariant dense features as conditioning variables, replacing hand-crafted positional encodings. Trained on over 30,000 unlabeled 3D CT volumes, our fully self-supervised model, Screener, outperforms existing UVAS methods on four large-scale test datasets comprising 1,820 scans with diverse pathologies. Furthermore, in a supervised fine-tuning setting, Screener surpasses existing self-supervised pretraining methods, establishing it as a state-of-the-art foundation for pathology segmentation. The code and pretrained models will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 3次元医用画像におけるすべての病理所見の正確な検出は依然として重要な課題であり、教師付きモデルは既存のデータセットに注釈付けされている数少ない病理クラスのみを検出することに限定されている。 そこで本研究では,病的パターンを健康なものと比較し,非教師付き視覚異常セグメンテーション(UVAS)問題として捉えた。 1) 特徴抽出のための密集型自己教師型学習,(2) 教師付き事前訓練の必要性の排除,(2) 条件変数としてのマスキング不変の密集型特徴の学習,そして手作りの位置エンコーディングの置き換え,の2つの重要な革新によって,既存の密度ベースUVASフレームワークを強化した。 3万以上のラベルのない3DCTボリュームでトレーニングされた当社の完全セルフ教師付きモデルであるScreenerは、さまざまな病理を持つ1,820個のスキャンからなる大規模テストデータセットで、既存のUVASメソッドよりも優れています。 さらに、教師付き微調整環境では、Screenerは既存の自己教師付き事前訓練手法を超越し、病的セグメンテーションの最先端基盤として確立している。 コードと事前訓練されたモデルは公開されます。

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