論文の概要: Spatial-Aware Self-Supervision for Medical 3D Imaging with Multi-Granularity Observable Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05967v1
• Date: Sun, 07 Sep 2025 08:16:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.796857
• Title: Spatial-Aware Self-Supervision for Medical 3D Imaging with Multi-Granularity Observable Tasks
• Title（参考訳）: マルチグラニュラリティー・オブザーバブルタスクを用いた医用3次元イメージングのための空間認識型セルフスーパービジョン
• Authors: Yiqin Zhang, Meiling Chen, Zhengjie Zhang,
• Abstract要約: 医用3次元画像における空間的意味を捉えるために,3つのサブタスクからなる手法を提案する。 彼らの設計は、解釈可能性を確保するために観測可能な原則に準拠し、その結果生じるパフォーマンス損失を可能な限り最小化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.097364225798782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of self-supervised techniques has become increasingly prevalent within medical visualization tasks, primarily due to its capacity to mitigate the data scarcity prevalent in the healthcare sector. The majority of current works are influenced by designs originating in the generic 2D visual domain, which lack the intuitive demonstration of the model's learning process regarding 3D spatial knowledge. Consequently, these methods often fall short in terms of medical interpretability. We propose a method consisting of three sub-tasks to capture the spatially relevant semantics in medical 3D imaging. Their design adheres to observable principles to ensure interpretability, and minimize the performance loss caused thereby as much as possible. By leveraging the enhanced semantic depth offered by the extra dimension in 3D imaging, this approach incorporates multi-granularity spatial relationship modeling to maintain training stability. Experimental findings suggest that our approach is capable of delivering performance that is on par with current methodologies, while facilitating an intuitive understanding of the self-supervised learning process.
• Abstract（参考訳）: 自己監督技術の適用は、主に医療セクターで一般的なデータ不足を緩和する能力のために、医療視覚化タスクにおいてますます普及している。 現在の作品の大部分は、一般的な2次元視覚領域を起源とするデザインの影響を受けており、3次元空間知識に関するモデルの学習過程の直感的なデモが欠如している。 したがって、これらの方法は医学的解釈可能性の観点からは不足することが多い。 医用3次元画像における空間的意味を捉えるために,3つのサブタスクからなる手法を提案する。 彼らの設計は、解釈可能性を確保するために観測可能な原則に準拠し、その結果生じるパフォーマンス損失を可能な限り最小化します。 3次元画像における余剰次元によって提供される拡張意味深度を活用することにより、訓練安定性を維持するために多粒度空間関係モデリングを取り入れる。 実験結果から,本手法は,自己指導型学習プロセスの直感的な理解を図りながら,現在の手法と同等のパフォーマンスを実現することが可能であることが示唆された。

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