論文の概要: Towards A Generalizable Pathology Foundation Model via Unified Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18449v3
• Date: Mon, 14 Apr 2025 09:55:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 13:29:40.617741
• Title: Towards A Generalizable Pathology Foundation Model via Unified Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 統一的知識蒸留による一般化可能な病理基盤モデルの構築に向けて
• Authors: Jiabo Ma, Zhengrui Guo, Fengtao Zhou, Yihui Wang, Yingxue Xu, Jinbang Li, Fang Yan, Yu Cai, Zhengjie Zhu, Cheng Jin, Yi Lin, Xinrui Jiang, Chenglong Zhao, Danyi Li, Anjia Han, Zhenhui Li, Ronald Cheong Kin Chan, Jiguang Wang, Peng Fei, Kwang-Ting Cheng, Shaoting Zhang, Li Liang, Hao Chen,
• Abstract要約: 現在の基礎モデルは限定型とタスク数でのみ評価されており、その一般化能力と全体的な性能は不明確である。 本研究は,6つの異なる臨床タスクタイプにわたる既成基礎モデルの性能を評価するためのベンチマークを構築した。 本稿では, エキスパートと自己知識の双方からなる統合された知識蒸留フレームワークを提案し, モデルが複数のエキスパートモデルの知識から学べるようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.25398139658467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models pretrained on large-scale datasets are revolutionizing the field of computational pathology (CPath). The generalization ability of foundation models is crucial for the success in various downstream clinical tasks. However, current foundation models have only been evaluated on a limited type and number of tasks, leaving their generalization ability and overall performance unclear. To address this gap, we established a most comprehensive benchmark to evaluate the performance of off-the-shelf foundation models across six distinct clinical task types, encompassing a total of 72 specific tasks, including slide-level classification, survival prediction, ROI-tissue classification, ROI retrieval, visual question answering, and report generation. Our findings reveal that existing foundation models excel at certain task types but struggle to effectively handle the full breadth of clinical tasks. To improve the generalization of pathology foundation models, we propose a unified knowledge distillation framework consisting of both expert and self-knowledge distillation, where the former allows the model to learn from the knowledge of multiple expert models, while the latter leverages self-distillation to enable image representation learning via local-global alignment. Based on this framework, we curated a dataset of 96,000 whole slide images (WSIs) and developed a Generalizable Pathology Foundation Model (GPFM). This advanced model was trained on a substantial dataset comprising 190 million images extracted from approximately 72,000 publicly available slides, encompassing 34 major tissue types. Evaluated on the established benchmark, GPFM achieves an impressive average rank of 1.6, with 42 tasks ranked 1st, while the second-best model, UNI, attains an average rank of 3.7, with only 6 tasks ranked 1st.
• Abstract（参考訳）: 大規模データセットで事前訓練された基礎モデルは、計算病理学(CPath)の分野に革命をもたらしている。 ファンデーションモデルの一般化能力は、様々な下流臨床タスクの成功に不可欠である。 しかし、現在の基礎モデルは限定型とタスク数でのみ評価されており、その一般化能力と全体的な性能は明らかになっていない。 このギャップに対処するため,スライドレベル分類,生存予測,ROI分類,ROI検索,視覚的質問応答,レポート生成を含む72の特定のタスクを含む,6つの異なる臨床タスクタイプにおける既製の基礎モデルの性能を評価するための,最も包括的なベンチマークを構築した。 以上の結果から,既存の基礎モデルは特定のタスクタイプに優れるが,臨床の幅広いタスクを効果的に扱うのに苦慮していることが明らかとなった。 本研究では,複数の専門的モデルの知識からモデルを学習することができるとともに,後者は自己蒸留を活用して局所的グローバルアライメントによる画像表現学習を可能にする,専門家と自己知識の双方からなる統合的知識蒸留フレームワークを提案する。 この枠組みに基づいて,96,000枚のスライド画像(WSI)のデータセットをキュレートし,GPFM(Generalizable Pathology Foundation Model)を開発した。 この高度なモデルは、34種類の組織を含む約72,000の公開スライドから抽出された1億9000万枚の画像からなる、実質的なデータセットで訓練された。 GPFMは、確立されたベンチマークに基づいて、42のタスクが1位、42のタスクが1位、平均3.7のモデルが6つのタスクのみが1位となっている。

関連論文リスト

• Evaluating Vision Language Models (VLMs) for Radiology: A Comprehensive Analysis [4.803310914375717]
  本研究では,3つの視覚言語基盤モデル(RAD-DINO,CheXagent,BiomedCLIP)を,放射線学タスクの微細な画像特徴を捉える能力について評価した。 胸部X線写真上, 気胸, 心肥大に対する分類, セグメンテーション, 回帰作業で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-22T17:20:34Z)
• AI-Assisted Colonoscopy: Polyp Detection and Segmentation using Foundation Models [0.10037949839020764]
  大腸内視鏡検査では、Deep Learningモデルの助けを借りて、欠落したポリープの80%を検出できた。 この課題に対処できるアルゴリズムの探索において、ファンデーションモデルは有望な候補として浮上する。 ゼロショットまたは少数ショットの学習機能により、広範囲の微調整なしに、新しいデータやタスクへの一般化が容易になる。 ポリプセグメンテーションの基礎モデルを総合的に評価し, 検出と分解の両面から評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-31T14:20:53Z)
• Biomedical Foundation Model: A Survey [84.26268124754792]
  ファンデーションモデルは、広範なラベルなしデータセットから学習する大規模な事前訓練モデルである。 これらのモデルは、質問応答や視覚的理解といった様々な応用に適応することができる。 本研究は,生物医学分野における基礎モデルの可能性を探るものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-03T22:42:00Z)
• Molecular-driven Foundation Model for Oncologic Pathology [6.922502805825084]
  スライドレベルの基盤モデルであるThreadsを導入し、任意のサイズの全スライド画像の普遍的な表現を生成する。 スレッドは47,171ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色組織分画の多モード学習法を用いて事前訓練を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T02:35:02Z)
• Rethinking Foundation Models for Medical Image Classification through a Benchmark Study on MedMNIST [7.017817009055001]
  医用画像分類タスクにおける基礎モデルの有用性について,MedMNISTデータセットのベンチマークによる検討を行った。 我々は畳み込みモデルからトランスフォーマーモデルまで様々な基礎モデルを採用し、すべての分類タスクに対してエンドツーエンドのトレーニングと線形探索の両方を実装している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T18:01:07Z)
• KA$^2$ER: Knowledge Adaptive Amalgamation of ExpeRts for Medical Images Segmentation [5.807887214293438]
  本稿では,多元的基礎モデルを学習し,複数のエキスパートモデルの協調的な目標に対処することを目的としたアダプティブ・アマルガメーション・ナレッジ・フレームワークを提案する。 特に、まず、各タスクに対してnnUNetベースのエキスパートモデルをトレーニングし、トレーニング済みのSwinUNTERをターゲット基盤モデルとして再利用する。 隠蔽層内の階層的アテンション機構は、すべての専門家の隠蔽層の特徴知識にターゲットモデルの適応的なマージを実現するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T14:49:17Z)
• LoRKD: Low-Rank Knowledge Decomposition for Medical Foundation Models [59.961172635689664]
  知識分解」は、特定の医療課題のパフォーマンス向上を目的としている。 我々はLow-Rank Knowledge Decomposition(LoRKD)という新しいフレームワークを提案する。 LoRKDは、低ランクのエキスパートモジュールと効率的な知識分離畳み込みを組み込むことで、グラデーションを異なるタスクから明確に分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T03:56:21Z)
• High-Performance Few-Shot Segmentation with Foundation Models: An Empirical Study [64.06777376676513]
  基礎モデルに基づく数ショットセグメンテーション(FSS)フレームワークを開発した。 具体的には、基礎モデルから暗黙的な知識を抽出し、粗い対応を構築するための簡単なアプローチを提案する。 2つの広く使われているデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T08:04:11Z)
• Benchmarking foundation models as feature extractors for weakly-supervised computational pathology [0.6151041580858937]
  肺, 大腸癌, 胃癌, 乳癌13例の病理組織学的基盤モデルを用いて, 6,818例, 9,528例の病理組織学的検討を行った。 視覚言語基礎モデルであるCONCHは、視覚のみの基礎モデルと比較して最高性能を示し、Virchow2は第2位である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T14:34:45Z)
• A Multimodal Knowledge-enhanced Whole-slide Pathology Foundation Model [13.96693863133633]
  スライド画像全体のH&E診断と関連する病理報告とRNA-Seqデータからなる最大マルチモーダルデータセットをキュレートした。 そこで,本論文では,病的FMにマルチモーダルな知識を注入する新パラダイムを提案する。 提案したパラダイムはCPathの事前トレーニングのワークフローに革命をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T04:09:27Z)
• SAM-Med3D-MoE: Towards a Non-Forgetting Segment Anything Model via Mixture of Experts for 3D Medical Image Segmentation [36.95030121663565]
  Supervised Finetuning (SFT) は、タスク固有の下流タスクに基礎モデルを適用する効果的な方法として機能する。 本稿では,タスク固有の微調整モデルと基礎モデルとをシームレスに統合する新しいフレームワークSAM-Med3D-MoEを提案する。 実験では, SAM-Med3D-MoEの有効性を実証し, 平均Dice性能は15種類のクラスで53から56.4に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T03:03:45Z)
• A Comprehensive Evaluation of Histopathology Foundation Models for Ovarian Cancer Subtype Classification [1.9499122087408571]
  病理組織学の基礎モデルは、多くのタスクにまたがる大きな約束を示している。 これまでで最も厳格な単一タスクによる病理組織学的基盤モデルの検証を報告した。 病理組織学的基盤モデルは卵巣がんの亜型化に明確な利益をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T11:21:02Z)
• 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)
• A Foundation LAnguage-Image model of the Retina (FLAIR): Encoding expert knowledge in text supervision [17.583536041845402]
  広義網膜基底画像理解のための学習済み視覚言語モデルFLAIRについて述べる。 各種ソースから37個のオープンアクセスデータセットを収集した。 我々は、事前学習とゼロショット推論の両方において、専門家のドメイン知識を記述的テキストプロンプトの形で統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T17:39:52Z)
• Universal Domain Adaptation from Foundation Models: A Baseline Study [58.51162198585434]
  基礎モデルを用いた最先端UniDA手法の実証的研究を行った。 CLIPモデルからターゲット知識を抽出するためのパラメータフリーな手法であるtextitCLIP 蒸留を導入する。 単純な手法ではあるが、ほとんどのベンチマークタスクでは従来の手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T16:28:29Z)
• Towards Efficient Task-Driven Model Reprogramming with Foundation Models [52.411508216448716]
  ビジョンファウンデーションモデルは、非常に大きなモデルキャパシティと幅広いトレーニングデータから恩恵を受け、印象的なパワーを示す。 しかし、実際には、下流のシナリオは限られた計算資源や効率上の考慮のため、小さなモデルしかサポートできない。 これは、ファンデーションモデルの現実的な応用に重要な課題をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T07:28:33Z)
• A multi-stage machine learning model on diagnosis of esophageal manometry [50.591267188664666]
  このフレームワークには、飲み込みレベルにおけるディープラーニングモデルと、学習レベルにおける機能ベースの機械学習モデルが含まれている。 これは、生のマルチスワローデータからHRM研究のCC診断を自動的に予測する最初の人工知能モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T20:09:23Z)

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。