Conceptos Básicos
弱教師付きモデルを使用したファウンデーションモデルは、特化したモデルと同等以上の性能を発揮し、微調整なしで医用画像検索に適している。
Resumen
医療画像検索の重要性と現在の制約について述べられている。
ファウンデーションモデルを使用した医用画像検索システムの効果的な利用方法が提案されている。
1.6百万枚の2D放射線画像を対象とした包括的なデータセットでファウンデーションモデルを評価し、弱教師付きモデルが優れた性能を示すことが明らかにされている。
パス指向クラスタリングや特徴抽出能力に関する洞察が提供されている。
医用画像検索システムの制約と必要性
現行CBIRシステムは特定の病理学に特化しており、その汎用性が限られている。
放射線学ではより広範囲な病理学を扱う柔軟で汎用的な医用画像検索システムへの需要が高まっている。
ファウンデーションモデルを使用した医用画像検索システム
弱教師付きモデルを含むファウンデーションモデルは、微調整なしで高性能な特徴抽出器として活躍する可能性があることが示唆されている。
1.6百万枚の2D放射線画像に対するファウンデーションモデルの評価結果から、BiomedCLIPが最も優れたパフォーマンスを達成していることが明らかにされている。
パス指向クラスタリングと特徴抽出能力への洞察
クラスごとおよびサンプルごとで異なるパフォーマンス結果から、クラス数やサイズが検索パフォーマンスに与える影響が分析されている。
Estadísticas
1.6百万枚の2D放射線画像にわたる包括的なデータセットで弱教師付きモデルはP@1値0.594まで達成