論文の概要: Benchmarking DINOv3 for Multi-Task Stroke Analysis on Non-Contrast CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23132v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 05:33:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.060596
• Title: Benchmarking DINOv3 for Multi-Task Stroke Analysis on Non-Contrast CT
• Title（参考訳）: 非造影CTにおけるマルチタスクストローク解析のためのDINOv3ベンチマーク
• Authors: Donghao Zhang, Yimin Chen, Kauê TN Duarte, Taha Aslan, Mohamed AlShamrani, Brij Karmur, Yan Wan, Shengcai Chen, Bo Hu, Bijoy K Menon, Wu Qiu,
• Abstract要約: 非コントラストCT(non-contrast Computed Tomography)は脳卒中診断に必須であるが,低画像コントラストと信号対雑音比によって制限される。 我々は、最先端の自己監督型視覚変換器であるDINOv3を利用して、脳卒中解析タスクの包括的なセットに強力な特徴表現を生成することで、この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.576806888399401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-contrast computed tomography (NCCT) is essential for rapid stroke diagnosis but is limited by low image contrast and signal to noise ratio. We address this challenge by leveraging DINOv3, a state-of-the-art self-supervised vision transformer, to generate powerful feature representations for a comprehensive set of stroke analysis tasks. Our evaluation encompasses infarct and hemorrhage segmentation, anomaly classification (normal vs. stroke and normal vs. infarct vs. hemorrhage), hemorrhage subtype classification (EDH, SDH, SAH, IPH, IVH), and dichotomized ASPECTS classification (<=6 vs. >6) on multiple public and private datasets. This study establishes strong benchmarks for these tasks and demonstrates the potential of advanced self-supervised models to improve automated stroke diagnosis from NCCT, providing a clear analysis of both the advantages and current constraints of the approach. The code is available at https://github.com/Zzz0251/DINOv3-stroke.
• Abstract（参考訳）: 非コントラストCT(non-contrast Computed Tomography)は脳卒中診断に必須であるが,低画像コントラストと信号対雑音比によって制限される。 我々は、最先端の自己監督型視覚変換器であるDINOv3を利用して、脳卒中解析タスクの包括的なセットに強力な特徴表現を生成することで、この問題に対処する。 対象は, 梗塞, 出血分別, 異常分類(正常対脳梗塞, 正常対脳梗塞), 出血サブタイプ分類(EDH, SDH, SAH, IPH, IVH), および複数のパブリックデータセットとプライベートデータセットの2種類のASPECTS分類(=6 vs >6)である。 本研究は、これらの課題に対する強力なベンチマークを確立し、NCCTによる自動脳卒中診断を改善するための高度な自己教師モデルの可能性を示し、アプローチの利点と現在の制約の両方を明確に分析する。 コードはhttps://github.com/Zzz0251/DINOv3-strokeで入手できる。

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