arXiv cs.CV· Junkai Liu, Le Zhang·· 2 小时前AI 评分22
3D 医学自监督学习该看哪里：重新思考子体积采样
Where to Look Matters: Rethinking Sub-Volume Sampling in 3D Medical Self-supervised Learning
AI 导读
针对 3D 医学图像自监督预训练中随机子体积采样将各空间区域视为同等价值的瓶颈，研究者提出即插即用框架，用离线由粗到细的探针库替代随机裁剪，并以解剖感知、信息量和多样性为引导。轻量版仅用几何与图像统计线索，在多个 3D 医学 SSL 骨干和下游任务上持续优于随机采样。该论文已被 NeurIPS 2026 接收。
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