内在的な医用タスク間の関係を探る：コントラスト学習の観点から
arXiv cs.CV / 2026/4/8
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要点
- 本研究は、医用画像分野で個別タスク性能の向上が中心になっている一方で、タスク同士の表現レベルでの関係（重なり・差異）を体系的に探ることを目的としている。
- CT/MRI/電子顕微鏡/X線/超音波など多様な医用画像モダリティにまたがり、30種類のタスク（セマンティック、生成系、幾何変換系）を39データセットで比較しうる枠組みを提示する。
- タスクを共通の表現空間へ埋め込んで関係性を解析するTask-Contrastive Learning（TaCo）というコントラスト学習フレームワークを提案し、タスクが「明確に分離される」か「混ざり合う」かを埋め込み空間上で分析する。
- さらに、タスクを反復的に変えたときの変化が埋め込み空間にどう反映されるかを調べ、医用ビジョンタスクの本質的な構造と相互連関を理解する基盤を提供する。
