Predição Contrastiva por Embedding Conjunto para Aprendizado de Representações em Ressonância Magnética Estrutural

arXiv:2607.11962v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: O aprendizado autossupervisionado oferece uma abordagem atraente para imagens médicas, onde os dados rotulados são escassos e os custos de aquisição são altos. Apresentamos o COJEPA, um framework autossupervisionado para ressonância magnética volumétrica do cérebro que combina uma arquitetura preditiva de embedding conjunto (JEPA) com uma perda contrastiva (CO), visando duas propriedades complementares: predutividade local e discriminabilidade global. O modelo é treinado sem rótulos em imagens estruturais ponderadas em T1 ...