論文の概要: Foundational Models in Medical Imaging: A Comprehensive Survey and Future Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18689v1
• Date: Sat, 28 Oct 2023 12:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 17:07:18.297472
• Title: Foundational Models in Medical Imaging: A Comprehensive Survey and Future Vision
• Title（参考訳）: 医用画像の基礎モデル : 包括的調査と今後の展望
• Authors: Bobby Azad, Reza Azad, Sania Eskandari, Afshin Bozorgpour, Amirhossein Kazerouni, Islem Rekik, Dorit Merhof
• Abstract要約: ファンデーションモデルは、広範囲の下流タスクに適応した大規模で事前訓練されたディープラーニングモデルである。 これらのモデルは、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を促進する。 コンピュータビジョンの進歩に乗じて、医療画像はこれらのモデルへの関心も高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2847894163744105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models, large-scale, pre-trained deep-learning models adapted to a wide range of downstream tasks have gained significant interest lately in various deep-learning problems undergoing a paradigm shift with the rise of these models. Trained on large-scale dataset to bridge the gap between different modalities, foundation models facilitate contextual reasoning, generalization, and prompt capabilities at test time. The predictions of these models can be adjusted for new tasks by augmenting the model input with task-specific hints called prompts without requiring extensive labeled data and retraining. Capitalizing on the advances in computer vision, medical imaging has also marked a growing interest in these models. To assist researchers in navigating this direction, this survey intends to provide a comprehensive overview of foundation models in the domain of medical imaging. Specifically, we initiate our exploration by providing an exposition of the fundamental concepts forming the basis of foundation models. Subsequently, we offer a methodical taxonomy of foundation models within the medical domain, proposing a classification system primarily structured around training strategies, while also incorporating additional facets such as application domains, imaging modalities, specific organs of interest, and the algorithms integral to these models. Furthermore, we emphasize the practical use case of some selected approaches and then discuss the opportunities, applications, and future directions of these large-scale pre-trained models, for analyzing medical images. In the same vein, we address the prevailing challenges and research pathways associated with foundational models in medical imaging. These encompass the areas of interpretability, data management, computational requirements, and the nuanced issue of contextual comprehension.
• Abstract（参考訳）: 基盤モデル、幅広い下流タスクに適応した大規模で事前学習されたディープラーニングモデル、近年、これらのモデルの台頭に伴うパラダイムシフト中のさまざまなディープラーニング問題において、大きな関心を集めている。 異なるモダリティ間のギャップを埋めるために、大規模なデータセットでトレーニングされた基礎モデルは、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を促進する。 これらのモデルの予測は、広範囲なラベル付きデータや再学習を必要とせず、プロンプトと呼ばれるタスク固有のヒントでモデル入力を増強することで、新しいタスクに対して調整することができる。 コンピュータビジョンの進歩に乗じて、医療画像はこれらのモデルに対する関心も高まっている。 本調査は, この方向を探索する研究者を支援するため, 医用画像領域における基礎モデルの概要を概観する。 具体的には,基礎モデルの基礎となる基本概念を提示することによって,探索を開始する。 その後,医学領域における基礎モデルの方法論的分類法を提案し,トレーニング戦略を中心に構築された分類体系を提案するとともに,応用領域,画像モダリティ,特定の臓器,これらのモデルに不可欠なアルゴリズムなどの追加のファセットを取り入れた。 さらに,選択したアプローチの実践事例を強調し,これらの大規模事前学習モデルの機会,応用,今後の方向性について考察し,医用画像の解析を行う。 また,医療画像における基礎モデルに関連する課題と研究経路についても考察した。 これらは、解釈可能性、データ管理、計算要件、文脈理解の微妙な問題といった領域を包含している。

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