CNNとDilated Sampling Self-Attentionを統合したABVS乳腺腫瘍分割研究 学術的背景 乳がんは世界で2番目に多いがんであり、早期かつ正確な検出は患者の予後改善と死亡率の低下に極めて重要です。現在、X線マンモグラフィー、磁気共鳴画像（MRI）、手持ち超音波など、さまざまな画像技術が乳がんの早期スクリーニングに使用されていますが、これらの技術は解像度の限界やオペレーター依存性などの課題を抱えています。これらの問題を解決するため、自動乳腺容積スキャナー（Automated Breast Volume Scanner, ABVS）が開発されました。ABVSは乳房全体の包括的なビューを自動的に取得できますが、腫瘍の大きさ、形状、位置の多様性により、画像分析は依然として困...

軽量級ビジョンTransformerの強力な探索のためのマスク付き画像モデリング事前学習に関する実験的研究 学術的背景 近年、自己教師あり学習（self-supervised learning, SSL）はコンピュータビジョン分野で顕著な進展を遂げています。特に、マスク付き画像モデリング（masked image modeling, MIM）事前学習法は大規模なビジョンTransformer（vision transformers, ViTs）への応用において成功し、これらのモデルに基づく下流タスクのパフォーマンスが大幅に向上しました。しかし、既存の研究は主に大規模ViTsに焦点を当てており、軽量級ViTsに対する事前学習方法とその効果についての研究は比較的少ないです。さらに、多くの研究は複...