論文の概要: The Geometry of Transfer: Unlocking Medical Vision Manifolds for Training-Free Model Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23916v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 11:04:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.384288
• Title: The Geometry of Transfer: Unlocking Medical Vision Manifolds for Training-Free Model Ranking
• Title（参考訳）: 移動の幾何学:無訓練モデルランキングのための医用視覚マニフォールドのアンロック
• Abstract要約: 本稿では, 統計重なりではなく, 多様体のトラクタビリティを評価するトポロジ駆動転送可能性推定フレームワークを提案する。 本手法は,重み付きケンドールの相対的改善率約6031%により,最先端のベースラインを著しく上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.961181244685932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of large-scale self-supervised learning (SSL) has produced a vast zoo of medical foundation models. However, selecting optimal medical foundation models for specific segmentation tasks remains a computational bottleneck. Existing Transferability Estimation (TE) metrics, primarily designed for classification, rely on global statistical assumptions and fail to capture the topological complexity essential for dense prediction. We propose a novel Topology-Driven Transferability Estimation framework that evaluates manifold tractability rather than statistical overlap. Our approach introduces three components: (1) Global Representation Topology Divergence (GRTD), utilizing Minimum Spanning Trees to quantify feature-label structural isomorphism; (2) Local Boundary-Aware Topological Consistency (LBTC), which assesses manifold separability specifically at critical anatomical boundaries; and (3) Task-Adaptive Fusion, which dynamically integrates global and local metrics based on the semantic cardinality of the target task. Validated on the large-scale OpenMind benchmark across diverse anatomical targets and SSL foundation models, our approach significantly outperforms state-of-the-art baselines by around \textbf{31\%} relative improvement in the weighted Kendall, providing a robust, training-free proxy for efficient model selection without the cost of fine-tuning. The code will be made publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 大規模自己教師型学習(SSL)の出現は、医療基盤モデルの巨大な動物園を生み出した。 しかし、特定のセグメンテーションタスクに対して最適な医療基盤モデルを選択することは、依然として計算ボトルネックである。 既存の移動可能性推定(TE)メトリクスは、主に分類のために設計されており、大域的な統計的仮定に依存しており、密度予測に不可欠な位相的複雑さを捉えていない。 本稿では, 統計重なりではなく, 多様体のトラクタビリティを評価するトポロジ駆動転送可能性推定フレームワークを提案する。 提案手法では,(1)GRTD(Global Representation Topology Divergence),(2)GRTD(Global Representation Topology Divergence),(2)LBTC(Local Boundary-Aware Topological Consistency)の3つの要素を紹介した。 さまざまな解剖学的ターゲットとSSL基盤モデルにまたがる大規模なOpenMindベンチマークで検証された当社のアプローチは、重み付けされたKendallの相対的な改善によって最先端のベースラインを著しく上回り、微調整のコストを伴わずに効率的なモデル選択のための堅牢でトレーニング不要なプロキシを提供する。 コードは受理時に公開されます。

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