論文の概要: MAESIL: Masked Autoencoder for Enhanced Self-supervised Medical Image Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00514v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 05:56:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.856811
• Title: MAESIL: Masked Autoencoder for Enhanced Self-supervised Medical Image Learning
• Title（参考訳）: MAESIL: 自己監督型医用画像学習のためのマスクオートエンコーダ
• Authors: Kyeonghun Kim, Hyeonseok Jung, Youngung Han, Junsu Lim, YeonJu Jean, Seongbin Park, Eunseob Choi, Hyunsu Go, SeoYoung Ju, Seohyoung Park, Gyeongmin Kim, MinJu Kwon, KyungSeok Yuh, Soo Yong Kim, Ken Ying-Kai Liao, Nam-Joon Kim, Hyuk-Jae Lee,
• Abstract要約: ラベルのない医療データに対する自己監督学習は強力なソリューションとして現れているが、著名なフレームワークはCTスキャンの本質的な3D特性を活用できないことが多い。 本稿では,3次元構造情報を効率的に捉えることを目的とした,自己教師型医用画像学習(MAESIL)のためのオートエンコーダを提案する。 筆者らのフレームワークでは,ボリュームをスーパーパッチに分割して3次元マスク付きオートエンコーダ戦略と2次元マスキング戦略を用いて包括的空間表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.46850781308982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training deep learning models for three-dimensional (3D) medical imaging, such as Computed Tomography (CT), is fundamentally challenged by the scarcity of labeled data. While pre-training on natural images is common, it results in a significant domain shift, limiting performance. Self-Supervised Learning (SSL) on unlabeled medical data has emerged as a powerful solution, but prominent frameworks often fail to exploit the inherent 3D nature of CT scans. These methods typically process 3D scans as a collection of independent 2D slices, an approach that fundamentally discards critical axial coherence and the 3D structural context. To address this limitation, we propose the autoencoder for enhanced self-supervised medical image learning(MAESIL), a novel self-supervised learning framework designed to capture 3D structural information efficiently. The core innovation is the 'superpatch', a 3D chunk-based input unit that balances 3D context preservation with computational efficiency. Our framework partitions the volume into superpatches and employs a 3D masked autoencoder strategy with a dual-masking strategy to learn comprehensive spatial representations. We validated our approach on three diverse large-scale public CT datasets. Our experimental results show that MAESIL demonstrates significant improvements over existing methods such as AE, VAE and VQ-VAE in key reconstruction metrics such as PSNR and SSIM. This establishes MAESIL as a robust and practical pre-training solution for 3D medical imaging tasks.
• Abstract（参考訳）: CT(Computed Tomography)のような3次元医用画像の深層学習モデルの訓練は,ラベル付きデータの不足により基本的に困難である。 自然画像の事前トレーニングは一般的だが、ドメインシフトが著しくなり、パフォーマンスが制限される。 ラベルのない医療データに対する自己監視学習(SSL)は強力なソリューションとして現れているが、著名なフレームワークはCTスキャンの本質的な3D特性を活用できないことが多い。 これらの方法は通常、3Dスキャンを独立した2Dスライスとして処理するが、これは重要な軸コヒーレンスと3D構造的コンテキストを根本的に捨てるアプローチである。 この制限に対処するために,3次元構造情報を効率的に捉えることを目的とした,自己教師型医用画像学習(MAESIL)のための自動エンコーダを提案する。 3Dチャンクベースの入力ユニットで、3Dコンテキスト保存と計算効率のバランスをとる。 筆者らのフレームワークでは,ボリュームをスーパーパッチに分割して3次元マスク付きオートエンコーダ戦略と2次元マスキング戦略を用いて包括的空間表現を学習する。 大規模な3つのCTデータセットに対するアプローチを検証した。 実験の結果,MAESILはPSNRやSSIMなどの重要な再建指標において,AE,VAE,VQ-VAEといった既存手法よりも大幅に改善されていることが示された。 これにより、3D医療画像タスクのための堅牢で実用的な事前トレーニングソリューションとしてMAESILが確立される。

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