論文の概要: Consistent View Alignment Improves Foundation Models for 3D Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13846v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 09:23:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.799691
• Title: Consistent View Alignment Improves Foundation Models for 3D Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: Consistent View Alignmentは3次元医用画像分割のための基礎モデルを改善する
• Authors: Puru Vaish, Felix Meister, Tobias Heimann, Christoph Brune, Jelmer M. Wolterink,
• Abstract要約: 潜在空間における有意義な構造が自然に現れないことを示す。 本稿では,データの異なるビューから表現を整列させて,偽陽性を引き起こすことなく相補的な情報を整列させる手法を提案する。 実験の結果,提案手法であるConsistent View Alignmentにより,下流タスクの性能が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8281887612574153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many recent approaches in representation learning implicitly assume that uncorrelated views of a data point are sufficient to learn meaningful representations for various downstream tasks. In this work, we challenge this assumption and demonstrate that meaningful structure in the latent space does not emerge naturally. Instead, it must be explicitly induced. We propose a method that aligns representations from different views of the data to align complementary information without inducing false positives. Our experiments show that our proposed self-supervised learning method, Consistent View Alignment, improves performance for downstream tasks, highlighting the critical role of structured view alignment in learning effective representations. Our method achieved first and second place in the MICCAI 2025 SSL3D challenge when using a Primus vision transformer and ResEnc convolutional neural network, respectively. The code and pretrained model weights are released at https://github.com/Tenbatsu24/LatentCampus.
• Abstract（参考訳）: 表現学習における近年の多くのアプローチは、データポイントの非相関的なビューは、様々な下流タスクにおいて意味のある表現を学ぶのに十分であると暗黙的に仮定している。 本研究では、この仮定に挑戦し、潜在空間における有意義な構造が自然に現れないことを示す。 代わりに、明示的に誘導されなければならない。 本稿では,データの異なるビューから表現を整列させて,偽陽性を引き起こすことなく相補的な情報を整列させる手法を提案する。 実験の結果,提案手法であるConsistent View Alignmentにより,下流タスクのパフォーマンスが向上し,学習効率の高い表現における構造化ビューアライメントの重要性が示された。 提案手法は,プリズム・ビジョン・トランスフォーマとResEnc畳み込みニューラルネットワークを用いたMICCAI 2025 SSL3Dチャレンジにおいて,それぞれ第1位と第2位を達成した。 コードと事前訓練されたモデルの重み付けはhttps://github.com/Tenbatsu24/LatentCampus.comでリリースされている。

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