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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03346v2
• Date: Wed, 10 Dec 2025 21:30:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 14:11:14.99609
• 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: 階層アーキテクチャーは21～23%の感度と特異性を実現します。 力学解析は、この利点が空間スケールのアライメントから生じることを示唆している。 サブクリニカルケースは、健康的または過剰な病理学的ボリュームよりも長い空間的な統合を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The detection of weak, spatially distributed anomalies in volumetric medical imaging remains challenging due to the difficulty of integrating subtle signals across non-adjacent regions. This study presents a controlled comparison of sixteen architectures spanning convolutional, hybrid, and transformer families for subclinical keratoconus detection from three-dimensional anterior segment optical coherence tomography (AS-OCT). The results demonstrate that hierarchical architectures achieve 21-23% higher sensitivity and specificity, particularly in the difficult subclinical regime, outperforming both convolutional neural networks (CNNs) and global-attention Vision Transformer (ViT) baselines. Mechanistic analyses indicate that this advantage arises from spatial scale alignment: hierarchical windowing produces effective receptive fields matched to the intermediate extent of subclinical abnormalities, avoiding the excessive locality observed in convolutional models and the diffuse integration characteristic of pure global attention. Attention-distance measurements show that subclinical cases require longer spatial integration than healthy or overtly pathological volumes, with hierarchical models exhibiting lower variance and more anatomically coherent focus. Representational similarity further indicates that hierarchical attention learns a distinct feature space that balances local structure sensitivity with flexible long-range interactions. Auxiliary age and sex prediction tasks demonstrate moderately high cross-task consistency, supporting the generalizability of these inductive principles. The findings provide design guidance for volumetric anomaly detection and highlight hierarchical attention as a principled approach for early pathological change analysis in medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 非隣接領域における微妙な信号の統合が困難であることから, 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いまだに困難である。 本研究では,3次元前方光コヒーレンストモグラフィー(AS-OCT)による角膜下角膜検出のための,畳み込み,ハイブリッド,トランスフォーマーファミリーにまたがる16のアーキテクチャの制御比較を行った。 その結果、階層型アーキテクチャは21～23%の感度と特異性、特に難易度のサブクリニカルなシステムにおいて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とグローバルアテンション・ビジョン・トランスフォーマー(ViT)のベースラインを上回っていることが示された。 階層的ウィンドウニングは、畳み込みモデルで観測される過度な局所性や、純粋なグローバルな注意の拡散積分特性を回避し、サブクリニカルな異常の中間的な範囲に適合する効果的な受容場を生成する。 アテンション・ディスタンス測定では、サブクリニカルケースは健康的または過度に病理的なボリュームよりも長い空間的統合を必要とし、階層モデルはより低い分散とより解剖学的に一貫性のある焦点を示す。 表現的類似性はさらに、階層的注意が局所構造感度とフレキシブルな長距離相互作用のバランスをとる特徴空間を学習していることを示している。 補助年齢と性予測タスクは、これらの帰納的原則の一般化性を支持する、適度に高いクロスタスク一貫性を示す。 本研究は, 画像診断における早期病理組織学的変化解析の原則的アプローチとして, ボリューム異常検出のための設計指針を提供し, 階層的注意を浮き彫りにするものである。

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