Technical Report v1.5: Merutan Theory — Viewer Systems and Layer 2 Classification Correction

Abstract: This version consolidates the viewer systems and provides a corrected Layer 2 classification for the Merutan Theory project. The deposit contains three documents and sixteen supplementary videos. Document 1 describes the Merutan DB 3D Viewer, a local diagnostic platform for multi‑axis visualisation of Silent and Near‑Silent Collapse blocks across seven SSIM internal component axes. The viewer implements the ratio‑based four‑class Layer 2 definition (None / Single / Dual / Multiple) and provides interactive 3D, heatmap, and animation views for four AI upscaling models. Document 2 describes the Merutan Server Viewer, a local web application for interactively browsing DuckDB databases containing super‑resolution evaluation results. It provides REST API access, per‑image heatmap views, and DuckDB SQL query support, complementing the 3D Viewer with 2D tabular analysis. Document 3 presents a corrected Layer 2 classification analysis, superseding findings in v1.1 and v1.2. Applying the ratio‑based definition consistently across all four models (81,975,528 blocks per model) reveals that Silent Dual and Silent Multiple blocks exist in all models, Near‑Silent is dominated by Multiple (58–90%), and Upscayl High exhibits anomalous Silent None dominance (86.53%). The supplementary videos (16 files) illustrate Axis 5 behaviour, Silent/Near‑Silent collapse classes, viewer operation, and DuckDB SQL execution. Dataset and Mandatory Citation:- Source: NIH ChestX-ray8 (Hospital-scale chest x-ray database)- Citation: Wang, X., Peng, Y., Lu, L., Lu, Z., Bagheri, M., & Summers, R. M. (2017). "ChestX-ray8: Hospital-scale chest x-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thoracic diseases." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3462–3471. - Download: https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC Contact : s.shiny.n.works@gmail.com 要約: 本バージョンは、ビューアシステムを統合し、Layer 2分類の訂正を提供するものである。本デポジットは、3つのドキュメントと16本の補足動画から構成される。 Document 1 は Merutan DB 3D Viewer を記述する。本ビューアは、7つのSSIM内部成分軸にわたるSilent/Near‑Silent崩壊ブロックの多軸可視化を行うローカル診断プラットフォームであり、比率ベースの4クラスLayer 2定義(None / Single / Dual / Multiple)を実装し、4つのAI超解像モデルに対してインタラクティブな3D・ヒートマップ・アニメーション表示を提供する。 Document 2 は Merutan Server Viewer を記述する。本システムは、超解像モデル評価結果を格納したDuckDBデータベースをインタラクティブに閲覧するためのローカルWebアプリケーションであり、REST APIアクセス、画像別ヒートマップ表示、DuckDB SQLクエリ機能を備え、3D Viewerを補完する2D表形式分析を提供する。 Document 3 は、v1.1・v1.2の知見を更新するLayer 2分類の訂正分析を提示する。比率ベース定義を全4モデル(各モデル81,975,528ブロック)に一貫して適用した結果、Silent DualおよびSilent Multipleが全モデルに存在すること、Near‑SilentはMultiple(58〜90%)が支配的であること、Upscayl HighはSilent Noneが異常優位(86.53%)であることが明らかになった。 補足動画(16本)は、Axis 5挙動、Silent/Near‑Silent崩壊クラス、ビューア操作、DuckDB SQL実行を示す。 データセットおよび必須引用文献: 出典: NIH ChestX-ray8(病院規模の胸部X線データベース) 引用文献: Wang, X., Peng, Y., Lu, L., Lu, Z., Bagheri, M., & Summers, R. M. (2017). "ChestX-ray8: Hospital-scale chest x-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thoracic diseases." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3462–3471. ダウンロード: https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC Contact : s.shiny.n.works@gmail.com