Studio Rivela la Sensibilità agli Artefatti MRI nei Modelli Fondamentali Medici 3D

Una recente indagine pubblicata su arXiv (2608.06613) esamina approfonditamente la resilienza di cinque modelli fondamentali medici 3D auto-supervisionati contro gli artefatti MRI. I modelli analizzati includono 3DINO, BrainIAC, NeuroVFM, BrainFM e Neuro-SimCLR, utilizzando casi BraTS-Africa con quattro sequenze MRI e sottoposti a sette tipi di artefatti nel dominio della frequenza e dell'immagine in cinque specifiche impostazioni di corruzione. La valutazione della robustezza ha impiegato metodi come il kernel centrato lineare (CKA), RankMe, UMAP e una valutazione indipendente della coerenza di segmentazione. I risultati indicano che la robustezza varia significativamente in base al modello e all'artefatto: 3DINO mostra le rappresentazioni più stabili, mentre BrainIAC è particolarmente vulnerabile a varie corruzioni. NeuroVFM, BrainFM e Neuro-SimCLR presentano risposte intermedie ma distinte a specifici artefatti, sottolineando l'importanza di un'attenta selezione del modello in scenari clinici che coinvolgono artefatti MRI.