OrganLens: Rappresentazioni CT Organo-Specifiche Auto-Supervisionate

OrganLens è un nuovo metodo auto-supervisionato per apprendere rappresentazioni specifiche per organo da volumi CT. A differenza dei modelli CT foundation esistenti che producono una singola rappresentazione a livello di volume, OrganLens condiziona un encoder condiviso su un'identità di organo selezionata, quindi utilizza distillazione organo-specifica e supervisione con maschera anatomica per modellare le caratteristiche per un pooling pesato sull'anatomia. Questo approccio preserva il contesto circostante clinicamente rilevante, che viene perso quando si codificano volumi di organi pre-separati. Durante l'inferenza, il modello condiviso produce rappresentazioni distinte per organo, consentendo analisi mirate per anomalie, prognosi o cambiamenti longitudinali. Il metodo affronta le limitazioni degli approcci anatomy-aware che rimuovono il contesto o non condizionano l'encoder prima della formazione delle caratteristiche. OrganLens è presentato in un articolo su arXiv (2607.25164) come cross submission.