論文の概要: PelviNeXt: A Modality-Agnostic Hybrid Network for Pelvic Imaging in Women's Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20144v1
- Date: Thu, 20 Aug 2026 15:05:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.619504
- Title: PelviNeXt: A Modality-Agnostic Hybrid Network for Pelvic Imaging in Women's Health
- Title（参考訳）: PelviNeXt:女性の健康における骨盤画像のためのモダリティ非依存型ハイブリッドネットワーク
- Abstract要約: PelviNeXtは、高密度な畳み込み特徴抽出器、階層的なチャネル空間的注意、会話ヘッドの自己注意を組み合わせた、モダリティに依存しないハイブリッドアーキテクチャである。
唯一公開されている骨盤骨折X線データセット(PXR150)では、PelviNeXtは正確性、リコール、特異性、AUROCで報告された結果を上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.270810188656922
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Women's health remains substantially under-resourced in medical imaging research, with pelvic pathologies such as polycystic ovary syndrome (PCOS) and pelvic fracture both suffering from a scarcity of public, well-annotated benchmark data despite their clinical importance. We introduce PelviNeXt, a modality-agnostic hybrid architecture combining a dense convolutional feature extractor, hierarchical channel-spatial attention (H-CBAM), a multi-scale fusion module (MSFM), and talking-heads multi-head self-attention (TH-MHSA), applied without modification to both pelvic ultrasound and X-ray inputs. While benchmarking PelviNeXt on PCOSGen, the only gynaecologist-annotated public PCOS ultrasound dataset, we identified extensive exact and near-duplicate contamination within and across the dataset. We audit this contamination via perceptual hashing, publicly release a deduplicated version of the dataset, and establish the first integrity-audited evaluation protocol and baseline for PCOSGen under 5-fold cross-validation. On the only publicly available pelvic fracture X-ray dataset (PXR150), PelviNeXt exceeds previously reported state-of-the-art results across accuracy, recall, specificity, and AUROC. Ablation studies confirm that each architectural component contributes to performance on both tasks. Our results demonstrate that a single architecture, applied without task-specific modification, can serve as a reliable foundation for pelvic imaging across modalities in data-scarce, under-researched areas of women's health.
- Abstract（参考訳）: 女性の健康状態は、医用画像研究において著しく過小評価されており、多嚢胞性卵巣症候群(PCOS)や骨盤骨折などの骨盤疾患は、臨床的に重要であるにもかかわらず、公的、十分に注釈されたベンチマークデータの不足に悩まされている。
PelviNeXtは、高密度畳み込み特徴抽出器、階層チャネル空間アテンション(H-CBAM)、マルチスケールフュージョンモジュール(MSFM)、トーキングヘッドマルチヘッド・セルフアテンション(TH-MHSA)を組み合わせたモダリティ非依存ハイブリッドアーキテクチャである。
PCOSGen 上で PelviNeXt のベンチマークを行ったところ、このデータセットの内外における広範囲の正確な、ほぼ重複した汚染が検出された。
我々は、この汚染を知覚的ハッシュを用いて監査し、データセットの重複バージョンを公開し、5倍のクロスバリデーションの下でPCOSGenのための最初の完全監査評価プロトコルとベースラインを確立する。
唯一公開されている骨盤骨折X線データセット(PXR150)では、PelviNeXtは、正確性、リコール、特異性、AUROCで報告された最先端の結果を上回っている。
アブレーション研究は、各アーキテクチャコンポーネントが両方のタスクのパフォーマンスに寄与することを確認した。
以上の結果から, タスク固有の修正を伴わない単一のアーキテクチャが, 女性の健康状態におけるデータスカース, 未調査領域において, 骨盤画像の信頼性の高い基盤となることが示唆された。
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