연구진이 자기 지도 기반 모델의 MRI 질병 검출 성능을 조사했어요. Masked Autoencoders(MAE)와 Joint Embedding Predictive Architectures(JEPA) 두 가지 방식을 사용했죠.
MAE는 분광 영역 재구성 손실을 도입해 해부학적 구조에 대한 민감도를 높였고, JEPA는 VCR을 통합해 상관관계가 없는 잠재 표현을 장려했어요.
다섯 가지 질병 검출 작업에서 분광 정규화는 고주파 해부학적 구조가 강한 경우에 가장 큰 성능 향상을 보였고, 공분산 정규화는 여러 개의 상관관계가 없는 특징 차원을 포괄하는 경우에 가장 유용했어요.
MAE는 분광 영역 감독을 통해 MRI 기반 질병 검출에 일관되게 우수한 성능을 달성했으며, 자기 지도 기반 목표는 특정 편향을 인코딩하고 작업 구조에 따라 이점이 결정된다는 점을 시사해요.