diff --git a/configs/repeat/cv_effb0_with_mild_s43.yaml b/configs/repeat/cv_effb0_with_mild_s43.yaml
new file mode 100644
index 0000000..2897387
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_effb0_with_mild_s43.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり込み）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（EfficientNet-B0．モデル名以外は cv_with_mild.yaml と同一）．分割 seed 43 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_effb0_with_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, mild, normal]
+
+split:
+  seed: 43
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: efficientnet_b0
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_effb0_with_mild_s44.yaml b/configs/repeat/cv_effb0_with_mild_s44.yaml
new file mode 100644
index 0000000..41c1033
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_effb0_with_mild_s44.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり込み）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（EfficientNet-B0．モデル名以外は cv_with_mild.yaml と同一）．分割 seed 44 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_effb0_with_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, mild, normal]
+
+split:
+  seed: 44
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: efficientnet_b0
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_effb0_without_mild_s43.yaml b/configs/repeat/cv_effb0_without_mild_s43.yaml
new file mode 100644
index 0000000..0730ae0
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_effb0_without_mild_s43.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり除外．held_out は全程度で評価する）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（EfficientNet-B0．モデル名以外は cv_without_mild.yaml と同一）．分割 seed 43 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_effb0_without_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, normal]
+
+split:
+  seed: 43
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: efficientnet_b0
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_effb0_without_mild_s44.yaml b/configs/repeat/cv_effb0_without_mild_s44.yaml
new file mode 100644
index 0000000..1cb490c
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_effb0_without_mild_s44.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり除外．held_out は全程度で評価する）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（EfficientNet-B0．モデル名以外は cv_without_mild.yaml と同一）．分割 seed 44 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_effb0_without_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, normal]
+
+split:
+  seed: 44
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: efficientnet_b0
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_resnet50_with_mild_s43.yaml b/configs/repeat/cv_resnet50_with_mild_s43.yaml
new file mode 100644
index 0000000..fb19ca2
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_resnet50_with_mild_s43.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり込み）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（ResNet-50．モデル名以外は cv_with_mild.yaml と同一）．分割 seed 43 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_resnet50_with_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, mild, normal]
+
+split:
+  seed: 43
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: resnet50
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_resnet50_with_mild_s44.yaml b/configs/repeat/cv_resnet50_with_mild_s44.yaml
new file mode 100644
index 0000000..4e3395e
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_resnet50_with_mild_s44.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり込み）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（ResNet-50．モデル名以外は cv_with_mild.yaml と同一）．分割 seed 44 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_resnet50_with_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, mild, normal]
+
+split:
+  seed: 44
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: resnet50
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_resnet50_without_mild_s43.yaml b/configs/repeat/cv_resnet50_without_mild_s43.yaml
new file mode 100644
index 0000000..0997c39
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_resnet50_without_mild_s43.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり除外．held_out は全程度で評価する）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（ResNet-50．モデル名以外は cv_without_mild.yaml と同一）．分割 seed 43 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_resnet50_without_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, normal]
+
+split:
+  seed: 43
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: resnet50
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_resnet50_without_mild_s44.yaml b/configs/repeat/cv_resnet50_without_mild_s44.yaml
new file mode 100644
index 0000000..74cd004
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_resnet50_without_mild_s44.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり除外．held_out は全程度で評価する）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（ResNet-50．モデル名以外は cv_without_mild.yaml と同一）．分割 seed 44 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_resnet50_without_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, normal]
+
+split:
+  seed: 44
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: resnet50
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_vits_with_mild_s43.yaml b/configs/repeat/cv_vits_with_mild_s43.yaml
new file mode 100644
index 0000000..3c80b5c
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_vits_with_mild_s43.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり込み）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（ViT-Small．モデル名以外は cv_with_mild.yaml と同一）．分割 seed 43 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_vits_with_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, mild, normal]
+
+split:
+  seed: 43
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: vit_small_patch16_224
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_vits_with_mild_s44.yaml b/configs/repeat/cv_vits_with_mild_s44.yaml
new file mode 100644
index 0000000..061377a
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_vits_with_mild_s44.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり込み）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（ViT-Small．モデル名以外は cv_with_mild.yaml と同一）．分割 seed 44 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_vits_with_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, mild, normal]
+
+split:
+  seed: 44
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: vit_small_patch16_224
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_vits_without_mild_s43.yaml b/configs/repeat/cv_vits_without_mild_s43.yaml
new file mode 100644
index 0000000..83c7b68
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_vits_without_mild_s43.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり除外．held_out は全程度で評価する）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（ViT-Small．モデル名以外は cv_without_mild.yaml と同一）．分割 seed 43 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_vits_without_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, normal]
+
+split:
+  seed: 43
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: vit_small_patch16_224
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_vits_without_mild_s44.yaml b/configs/repeat/cv_vits_without_mild_s44.yaml
new file mode 100644
index 0000000..e93e2df
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_vits_without_mild_s44.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり除外．held_out は全程度で評価する）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（ViT-Small．モデル名以外は cv_without_mild.yaml と同一）．分割 seed 44 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_vits_without_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, normal]
+
+split:
+  seed: 44
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: vit_small_patch16_224
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_with_mild_s43.yaml b/configs/repeat/cv_with_mild_s43.yaml
new file mode 100644
index 0000000..975b011
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_with_mild_s43.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり込み）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．分割 seed 43 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_with_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, mild, normal]
+
+split:
+  seed: 43
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: convnext_tiny
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_with_mild_s44.yaml b/configs/repeat/cv_with_mild_s44.yaml
new file mode 100644
index 0000000..6d7bd0e
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_with_mild_s44.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり込み）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．分割 seed 44 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_with_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, mild, normal]
+
+split:
+  seed: 44
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: convnext_tiny
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_without_mild_s43.yaml b/configs/repeat/cv_without_mild_s43.yaml
new file mode 100644
index 0000000..878bab7
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_without_mild_s43.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり除外．held_out は全程度で評価する）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．分割 seed 43 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_without_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, normal]
+
+split:
+  seed: 43
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: convnext_tiny
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true
diff --git a/configs/repeat/cv_without_mild_s44.yaml b/configs/repeat/cv_without_mild_s44.yaml
new file mode 100644
index 0000000..1484d69
--- /dev/null
+++ b/configs/repeat/cv_without_mild_s44.yaml
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 5-fold 交差検証（ややあり除外．held_out は全程度で評価する）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．分割 seed 44 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_without_mild.yaml と同一）
+# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
+# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
+data:
+  root: ~/data/TIASJudgeModel
+  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
+  severities: [strong, normal]
+
+split:
+  seed: 44
+  n_folds: 5
+
+model:
+  name: convnext_tiny
+  pretrained: true
+
+train:
+  image_size: 224
+  batch_size: 32
+  max_epochs: 40
+  patience: 8
+  lr: 1.0e-4
+  weight_decay: 0.05
+  warmup_epochs: 2
+  inner_val_ratio: 0.15
+  num_workers: 4
+  amp: true