論文の概要: Developing Generalist Foundation Models from a Multimodal Dataset for 3D Computed Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17834v4
• Date: Tue, 30 Sep 2025 16:16:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:44:59.613007
• Title: Developing Generalist Foundation Models from a Multimodal Dataset for 3D Computed Tomography
• Title（参考訳）: 3次元CTのためのマルチモーダルデータセットを用いた一般基礎モデルの開発
• Abstract要約: 我々は3次元医用画像と対応するテキストレポートを組み合わせたデータセットであるCT-RATEを紹介する。 我々はCTに焦点を当てたコントラスト言語画像事前学習フレームワークであるCT-CLIPを開発した。 我々は3次元胸部CTボリュームの視覚言語チャットモデルであるCT-CHATを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.25960416231541
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Advancements in medical imaging AI, particularly in 3D imaging, have been limited due to the scarcity of comprehensive datasets. We introduce CT-RATE, a public dataset that pairs 3D medical images with corresponding textual reports. CT-RATE comprises 25,692 non-contrast 3D chest CT scans from 21,304 unique patients. Each scan is accompanied by its corresponding radiology report. Leveraging CT-RATE, we develop CT-CLIP, a CT-focused contrastive language-image pretraining framework designed for broad applications without the need for task-specific training. We demonstrate how CT-CLIP can be used in multi-abnormality detection and case retrieval, and outperforms state-of-the-art fully supervised models across all key metrics. By combining CT-CLIP's vision encoder with a pretrained large language model, we create CT-CHAT, a vision-language foundational chat model for 3D chest CT volumes. Finetuned on over 2.7 million question-answer pairs derived from the CT-RATE dataset, CT-CHAT underscores the necessity for specialized methods in 3D medical imaging. Collectively, the open-source release of CT-RATE, CT-CLIP, and CT-CHAT not only addresses critical challenges in 3D medical imaging but also lays the groundwork for future innovations in medical AI and improved patient care.
• Abstract（参考訳）: 医用画像AI、特に3Dイメージングの進歩は、包括的なデータセットの不足のために制限されてきた。 我々は3次元医用画像と対応するテキストレポートとを組み合わせた公開データセットであるCT-RATEを紹介する。 CT-RATEは21,304例の非造影3D胸部CT25,692例からなる。 各スキャンには対応する放射線診断レポートが添付されている。 CT-RATEを応用したCT-CLIPは、タスク固有のトレーニングを必要とせず、幅広いアプリケーション向けに設計された、CT中心のコントラスト言語画像事前学習フレームワークである。 我々は,CT-CLIPがマルチ異常検出やケース検索にどのように使用できるかを示し,すべての主要な指標において最先端の完全教師付きモデルより優れていることを示す。 我々は,CT-CLIPの視覚エンコーダと事前訓練された大言語モデルを組み合わせることで,3次元胸部CTボリュームのためのビジョンベースベースのチャットモデルであるCT-CHATを作成する。 CT-RATEデータセットから得られた270万以上の質問応答対に基づいて、CT-CHATは3D医療画像の特殊な方法の必要性を強調している。 まとめると、CT-RATE、CT-CLIP、CT-CHATのオープンソースリリースは、3D医療画像における重要な課題に対処するだけでなく、将来の医療AIの革新と患者医療の改善の基盤も築き上げている。

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