Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Clinical Benchmark of Public Self-Supervised Pathology Foundation Models

論文の概要: A Clinical Benchmark of Public Self-Supervised Pathology Foundation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06508v2
Date: Wed, 10 Jul 2024 17:38:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-11 11:58:55.907974
Title: A Clinical Benchmark of Public Self-Supervised Pathology Foundation Models
Title（参考訳）: 自己監督型病理基盤モデルの臨床ベンチマーク
Authors: Gabriele Campanella, Shengjia Chen, Ruchika Verma, Jennifer Zeng, Aryeh Stock, Matt Croken, Brandon Veremis, Abdulkadir Elmas, Kuan-lin Huang, Ricky Kwan, Jane Houldsworth, Adam J. Schoenfeld, Chad Vanderbilt,
Abstract要約: 本研究は, がん診断を含む臨床関連エンドポイントと, 2つの医療センターからの標準病院手術中に発生する各種バイオマーカーとを関連づけた臨床スライドを含む病理データセットの収集について述べる。これらのデータセットを利用して、公共病理基盤モデルの性能を体系的に評価し、新しい基礎モデルをトレーニングし、適切な事前学習モデルを選択するためのベストプラクティスに関する洞察を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.124312824026935
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The use of self-supervised learning (SSL) to train pathology foundation models has increased substantially in the past few years. Notably, several models trained on large quantities of clinical data have been made publicly available in recent months. This will significantly enhance scientific research in computational pathology and help bridge the gap between research and clinical deployment. With the increase in availability of public foundation models of different sizes, trained using different algorithms on different datasets, it becomes important to establish a benchmark to compare the performance of such models on a variety of clinically relevant tasks spanning multiple organs and diseases. In this work, we present a collection of pathology datasets comprising clinical slides associated with clinically relevant endpoints including cancer diagnoses and a variety of biomarkers generated during standard hospital operation from two medical centers. We leverage these datasets to systematically assess the performance of public pathology foundation models and provide insights into best practices for training new foundation models and selecting appropriate pretrained models.
Abstract（参考訳）: 病理基礎モデルのトレーニングにおける自己教師あり学習(SSL)の利用は,ここ数年で著しく増加している。特に、大量の臨床データに基づいて訓練されたいくつかのモデルが、ここ数ヶ月で一般公開されている。これにより、計算病理学の科学的研究が大幅に強化され、研究と臨床展開のギャップを埋める助けとなる。異なるサイズの公立基礎モデルの可用性が向上し、異なるデータセット上で異なるアルゴリズムを用いて訓練されるようになると、複数の臓器や疾患にまたがる様々な臨床関連タスクにおいて、それらのモデルの性能を比較するためのベンチマークを確立することが重要となる。本研究は、がん診断を含む臨床関連エンドポイントに関連する臨床スライドと、2つの医療センターから標準的な病院手術中に発生する各種バイオマーカーからなる病理データセットの収集について述べる。これらのデータセットを利用して、公共病理基盤モデルの性能を体系的に評価し、新しい基礎モデルをトレーニングし、適切な事前学習モデルを選択するためのベストプラクティスに関する洞察を提供する。

関連論文リスト

Towards Scalable Foundation Models for Digital Dermatology [35.62296620281727]
我々は、24万以上の皮膚画像のデータセット上で、自己教師付き学習(SSL)技術を用いてモデルを事前訓練する。以上の結果から,本研究で事前訓練したモデルは汎用モデルを上回るだけでなく,臨床関連診断タスクにおける50倍のモデルの性能にもアプローチすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-08T12:19:20Z)
Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation [113.5002649181103]
オープンソースの小型マルチモーダルモデル(SMM)を訓練し、放射線学における未測定臨床ニーズに対する能力ギャップを埋める。トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。 LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T18:12:02Z)
OpenMEDLab: An Open-source Platform for Multi-modality Foundation Models in Medicine [55.29668193415034]
マルチモダリティ基盤モデルのためのオープンソースプラットフォームであるOpenMEDLabについて紹介する。これは、最前線臨床および生体情報学応用のための大規模言語とビジョンモデルを刺激し、微調整する先駆的な試みの解決策をカプセル化する。様々な医用画像のモダリティ、臨床テキスト、タンパク質工学など、事前訓練された基礎モデル群へのアクセスが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T03:51:02Z)
RudolfV: A Foundation Model by Pathologists for Pathologists [13.17203220753175]
計算病理学の基礎モデルを設計するための新しいアプローチを提案する。我々のモデル "RudolfV" は、様々なベンチマークで既存の最先端基盤モデルを上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-08T18:31:38Z)
Domain-specific optimization and diverse evaluation of self-supervised models for histopathology [9.450129206898115]
組織学におけるタスク固有の深層学習モデルは、診断、臨床研究、精密医療を改善するための有望な機会を提供する。自己教師型学習(SSL)による病理組織学の基礎モデルの開発と評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-20T03:38:07Z)
MedFMC: A Real-world Dataset and Benchmark For Foundation Model Adaptation in Medical Image Classification [41.16626194300303]
ファンデーションモデルは、多くの場合、大規模なデータで事前訓練されているが、様々なビジョンや言語アプリケーションのジャンプ開始において、最も成功している。最近の進歩により、下流タスクにおける基礎モデルの適応は、少数のトレーニングサンプルだけで効率的に行えるようになった。しかし, 医用画像解析におけるそのような学習パラダイムの適用は, 一般に公開されているデータやベンチマークが不足しているため, 依然として少ない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-16T01:46:07Z)
A Transformer-based representation-learning model with unified processing of multimodal input for clinical diagnostics [63.106382317917344]
本稿では,マルチモーダル入力を統一的に処理する臨床診断支援として,トランスフォーマーを用いた表現学習モデルについて報告する。統一モデルは, 肺疾患の同定において, 画像のみのモデル, 非統一型マルチモーダル診断モデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-01T16:23:47Z)
The Shaky Foundations of Clinical Foundation Models: A Survey of Large Language Models and Foundation Models for EMRs [5.7482228499062975]
非イメージングEMRデータに基づいて訓練された80以上の基礎モデルをレビューする。ほとんどのモデルが、小さく、狭められた臨床データセットでトレーニングされていることが分かりました。臨床基礎モデルの利点を評価するための評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-22T23:54:14Z)
LifeLonger: A Benchmark for Continual Disease Classification [59.13735398630546]
MedMNISTコレクションの連続的な疾患分類のためのベンチマークであるLifeLongerを紹介する。タスクとクラスでの病気の漸進的な学習は、モデルをスクラッチから再トレーニングすることなく、新しいサンプルを分類する問題に対処する。クロスドメインインクリメンタル学習は、これまで得られた知識を維持しながら、異なる機関から派生したデータセットを扱う問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-12T12:25:05Z)
Adversarial Sample Enhanced Domain Adaptation: A Case Study on Predictive Modeling with Electronic Health Records [57.75125067744978]
ドメイン適応を容易にするデータ拡張手法を提案する。逆生成したサンプルはドメイン適応時に使用される。その結果,本手法の有効性とタスクの一般性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-13T03:20:20Z)
Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype Prediction [55.94378672172967]
本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。