論文の概要: ONCOPILOT: A Promptable CT Foundation Model For Solid Tumor Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07908v4
• Date: Tue, 19 Nov 2024 19:03:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:56.214241
• Title: ONCOPILOT: A Promptable CT Foundation Model For Solid Tumor Evaluation
• Title（参考訳）: OnCOPILOT: 固形腫瘍評価のためのプロンプタブルCT基盤モデル
• Authors: Léo Machado, Hélène Philippe, Élodie Ferreres, Julien Khlaut, Julie Dupuis, Korentin Le Floch, Denis Habip Gatenyo, Pascal Roux, Jules Grégory, Maxime Ronot, Corentin Dancette, Tom Boeken, Daniel Tordjman, Pierre Manceron, Paul Hérent,
• Abstract要約: ONCOPILOTは、全身を覆う約7,500個のCTスキャンに基づいて訓練された、インタラクティブな放射線基礎モデルである。 ポイントクリックやバウンディングボックスのような視覚的なプロンプトを使って3D腫瘍のセグメンテーションを行い、最先端のモデルより優れています。 ONCOPILOTは測定プロセスを加速し、リーダー間のばらつきを低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8763197858217935
• License:
• Abstract: Carcinogenesis is a proteiform phenomenon, with tumors emerging in various locations and displaying complex, diverse shapes. At the crucial intersection of research and clinical practice, it demands precise and flexible assessment. However, current biomarkers, such as RECIST 1.1's long and short axis measurements, fall short of capturing this complexity, offering an approximate estimate of tumor burden and a simplistic representation of a more intricate process. Additionally, existing supervised AI models face challenges in addressing the variability in tumor presentations, limiting their clinical utility. These limitations arise from the scarcity of annotations and the models' focus on narrowly defined tasks. To address these challenges, we developed ONCOPILOT, an interactive radiological foundation model trained on approximately 7,500 CT scans covering the whole body, from both normal anatomy and a wide range of oncological cases. ONCOPILOT performs 3D tumor segmentation using visual prompts like point-click and bounding boxes, outperforming state-of-the-art models (e.g., nnUnet) and achieving radiologist-level accuracy in RECIST 1.1 measurements. The key advantage of this foundation model is its ability to surpass state-of-the-art performance while keeping the radiologist in the loop, a capability that previous models could not achieve. When radiologists interactively refine the segmentations, accuracy improves further. ONCOPILOT also accelerates measurement processes and reduces inter-reader variability, facilitating volumetric analysis and unlocking new biomarkers for deeper insights. This AI assistant is expected to enhance the precision of RECIST 1.1 measurements, unlock the potential of volumetric biomarkers, and improve patient stratification and clinical care, while seamlessly integrating into the radiological workflow.
• Abstract（参考訳）: 発癌は先天的な現象であり、腫瘍は様々な場所に出現し、複雑で多様な形状を示す。 研究と臨床の重要な交差点では、正確で柔軟な評価が必要である。 しかし、RECIST 1.1の長軸と短軸の計測のような現在のバイオマーカーは、この複雑さをとらえるには不十分であり、腫瘍の重荷を推定し、より複雑なプロセスの簡潔な表現を提供する。 さらに、既存の教師付きAIモデルは、腫瘍のプレゼンテーションにおける可変性に対処し、臨床的有用性を制限するという課題に直面している。 これらの制限は、アノテーションの不足と、モデルが狭義に定義されたタスクに焦点を当てることから生じる。 OnCOPILOTは, 全身を約7,500個のCTスキャンで観察し, 正常な解剖学, 広範囲の腫瘍学的症例を対象とする, インタラクティブな放射線基礎モデルである。 ONCOPILOTは、ポイントクリックやバウンディングボックスのような視覚的プロンプトを使用して3D腫瘍セグメンテーションを行い、最先端のモデル(例えばnnUnet)より優れ、RECIST 1.1測定において放射線学レベルの精度を達成する。 この基礎モデルの鍵となる利点は、ラジオロジストをループに保ちながら最先端のパフォーマンスを上回る能力であり、以前のモデルでは達成できなかった。 放射線学者が対話的にセグメンテーションを洗練させると、精度はさらに向上する。 ONCOPILOTは測定プロセスを加速し、読み手間のばらつきを低減し、ボリューム分析を容易にし、より深い洞察を得るために新しいバイオマーカーをアンロックする。 このAIアシスタントは、RECIST 1.1測定の精度を高め、ボリュームバイオマーカーの可能性を解き放ち、患者層化と臨床ケアを改善しつつ、シームレスに放射線学的ワークフローに統合されることが期待されている。

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