論文の概要: AURORA: Adaptive Unified Representation for Robust Ultrasound Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19364v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 18:01:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:38.828861
• Title: AURORA: Adaptive Unified Representation for Robust Ultrasound Analysis
• Title（参考訳）: AURORA:ロバスト超音波解析のための適応的統一表現法
• Authors: Ufaq Khan, L. D. M. S. Sai Teja, Ayuba Shakiru, Mai A. Shaaban, Yutong Xie, Muhammad Bilal, Muhammad Haris Khan,
• Abstract要約: 本稿では,Qwen3-VLファミリーのトランスフォーマービジュアルエンコーダをベースとしたマルチタスク統合フレームワークを提案する。 各タスクは小さなタスク固有の予測ヘッドで処理され、トレーニングはタスク対応サンプリングと選択的損失分散を使用する。 検証セットではパフォーマンスが67%から85%向上し、公式テストセットでは平均スコアが81.84%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.677691292710325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ultrasound images vary widely across scanners, operators, and anatomical targets, which often causes models trained in one setting to generalize poorly to new hospitals and clinical conditions. The Foundation Model Challenge for Ultrasound Image Analysis (FMC-UIA) reflects this difficulty by requiring a single model to handle multiple tasks, including segmentation, detection, classification, and landmark regression across diverse organs and datasets. We propose a unified multi-task framework based on a transformer visual encoder from the Qwen3-VL family. Intermediate token features are projected into spatial feature maps and fused using a lightweight multi-scale feature pyramid, enabling both pixel-level predictions and global reasoning within a shared representation. Each task is handled by a small task-specific prediction head, while training uses task-aware sampling and selective loss balancing to manage heterogeneous supervision and reduce task imbalance. Our method is designed to be simple to optimize and adaptable across a wide range of ultrasound analysis tasks. The performance improved from 67% to 85% on the validation set and achieved an average score of 81.84% on the official test set across all tasks. The code is publicly available at: https://github.com/saitejalekkala33/FMCUIA-ISBI.git
• Abstract（参考訳）: 超音波画像はスキャナー、オペレーター、解剖学的対象によって大きく異なり、1つの場所で訓練されたモデルが新しい病院や臨床状況に悪影響を及ぼすことがしばしばある。 FMC-UIA(Foundation Model Challenge for Ultrasound Image Analysis)は、さまざまな臓器やデータセットにまたがるセグメンテーション、検出、分類、ランドマークレグレッションを含む複数のタスクを単一のモデルで処理する必要がある、という難しさを反映している。 本稿では,Qwen3-VLファミリーのトランスフォーマービジュアルエンコーダをベースとしたマルチタスク統合フレームワークを提案する。 中間トークン機能は空間的特徴マップに投影され、軽量なマルチスケール特徴ピラミッドを使用して融合される。 各タスクは、タスク固有の予測ヘッドによって処理され、トレーニングでは、タスク対応サンプリングと選択的な損失バランスを使用して、不均一な監視を管理し、タスクの不均衡を低減する。 本手法は,広範囲の超音波解析タスクに対して,簡便に最適化し,適応できるように設計されている。 検証セットではパフォーマンスが67%から85%向上し、すべてのタスクで公式テストセットの平均スコアは81.84%に達した。 コードは、https://github.com/saitejalekkala33/FMCUIA-ISBI.gitで公開されている。

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