論文の概要: Hierarchical Attention for Sparse Volumetric Anomaly Detection in Subclinical Keratoconus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03346v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 01:20:13 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:04:49.508258
• Title: Hierarchical Attention for Sparse Volumetric Anomaly Detection in Subclinical Keratoconus
• Title（参考訳）: 鎖骨下角膜における小体積異常検出のための階層的注意
• Authors: Lynn Kandakji, William Woof, Nikolas Pontikos,
• Abstract要約: 階層型アテンションモデルは2D, 3D CNN, ViTの双方のパフォーマンスを上回り, より優れたパラメータ効率の帰納バイアスを与えることを示す。 力学解析により、この利点は正確な空間スケールアライメントに由来することが判明した。 その結果,将来的なボリューム異常検出システムの設計指針が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The detection of weak, spatially distributed anomalies in volumetric medical imaging remains a major challenge. The subtle, non-adjacent nature of early disease signals is often lost due to suboptimal architectural inductive biases: 2D/3D CNNs impose strong locality, while ViTs diffuse unconstrained global attention. This conflict leaves the optimal inductive structure for robust, sparse volumetric pattern recognition unresolved. This study presents a controlled comparison of sixteen modern deep learning architectures spanning 2D/3D convolutional, hybrid, and volumetric transformer families for subclinical keratoconus (SKC) detection from 3D anterior segment OCT volumes. We demonstrate that hierarchical attention models offer a superior and more parameter-efficient inductive bias, surpassing the performance of both 2D and 3D CNNs and ViTs. Our results show 21-23% higher sensitivity and specificity in the sparse anomaly (subclinical) regime. Mechanistic analyses reveal that this advantage stems from precise spatial scale alignment: hierarchical windowing produces effective receptive fields matched to the intermediate, multi-slice extent of subclinical abnormalities. This avoids excessive CNN locality and diffuse global attention. Attention-distance measurements confirm a key insight into architectural adaptation: the required spatial integration length shifts significantly based on the signal strength, with subclinical cases necessitating longer integration compared to both healthy and manifest disease states. Representational similarity and auxiliary age/sex prediction tasks further support the generalizability of these inductive principles. The findings provide design guidance for future volumetric anomaly detection systems, establishing hierarchical attention as a principled and effective approach for early pathological change analysis in 3D medical imaging.
• Abstract（参考訳）: ボリューム医療画像における弱い空間分布異常の検出は依然として大きな課題である。 2D/3D CNNは強い局所性を課し、ViTは制約のない世界的な注目を集めている。 この矛盾は、頑健でスパースな容積パターン認識を未解決にするために最適な帰納的構造を残している。 本研究では,2D/3D畳み込み,ハイブリッド,ボリュームトランスフォーマーファミリーにまたがる16種類の最新のディープラーニングアーキテクチャを,3次元前部CTボリュームから検出するための制御された比較を行った。 階層型アテンションモデルは2D, 3D CNN, ViTの両方の性能を上回り, より優れたパラメータ効率の帰納バイアスを与えることを示した。 スパース異常 (サブクリニカル) では21～23%の感度, 特異性を示した。 階層的ウィンドウリングは、中間的・多重スライスなサブクリナル異常の範囲に適合する効果的な受容場を生成する。 これにより、CNNの局部性が過度に回避され、世界的な注目を集める。 必要となる空間積分長は信号強度に基づいて大きく変化し、サブクリニカルケースは健康状態と明らかな疾患状態の両方と比較して長い積分を必要とする。 表現的類似性と補助年齢/性予測タスクは、これらの帰納的原則の一般化性をさらに支援する。 本研究は,3次元医用画像における早期病的変化解析の原則的,効果的なアプローチとして階層的注意を定め,将来的なボリューム異常検出システムの設計指針を提供する。

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