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ミシガン大学の研究チームが、顔の特徴が含まれるため一般データに少ない臨床用MRI・CTスキャン524万枚を学習し、脳画像タスクに特化した新モデル「NeuroVFM」を発表した。
研究者らは、マスクされた位置の視覚的不確実性を軽減するため、画像キャプションを活用した「Text-Conditional JEPA（TC-JEPA）」を提案し、より意味豊かな視覚表現の学習を実現しました。
研究者がMetaのJEPAアーキテクチャに基づく心臓超音波AIモデルを発表し、マスク付きオートエンコーダーや対照学習などの標準手法よりも優れた性能を示した。