論文の概要: Benchmarking Pathology Foundation Models: Adaptation Strategies and Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16038v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 14:10:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:18:21.099132
- Title: Benchmarking Pathology Foundation Models: Adaptation Strategies and Scenarios
- Title（参考訳）: ベンチマーク病理基盤モデル:適応戦略とシナリオ
- Authors: Jeaung Lee, Jeewoo Lim, Keunho Byeon, Jin Tae Kwak,
- Abstract要約: 14のデータセットと2つのシナリオ整合性評価と柔軟性評価の4つの病理特異的基盤モデルをベンチマークする。
その結果、パラメータ効率のよい微調整手法は、同じ下流タスク内の多様なデータセットに病理学固有の基礎モデルを適用するのに効率的かつ効果的であることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1953732467962324
- License:
- Abstract: In computational pathology, several foundation models have recently emerged and demonstrated enhanced learning capability for analyzing pathology images. However, adapting these models to various downstream tasks remains challenging, particularly when faced with datasets from different sources and acquisition conditions, as well as limited data availability. In this study, we benchmark four pathology-specific foundation models across 14 datasets and two scenarios-consistency assessment and flexibility assessment-addressing diverse adaptation scenarios and downstream tasks. In the consistency assessment scenario, involving five fine-tuning methods, we found that the parameter-efficient fine-tuning approach was both efficient and effective for adapting pathology-specific foundation models to diverse datasets within the same downstream task. In the flexibility assessment scenario under data-limited environments, utilizing five few-shot learning methods, we observed that the foundation models benefited more from the few-shot learning methods that involve modification during the testing phase only. These findings provide insights that could guide the deployment of pathology-specific foundation models in real clinical settings, potentially improving the accuracy and reliability of pathology image analysis. The code for this study is available at: https://github.com/QuIIL/BenchmarkingPathologyFoundationModels.
- Abstract（参考訳）: 計算病理学では,いくつかの基礎モデルが最近出現し,病理像を解析するための学習能力の強化が実証されている。
しかし、これらのモデルをさまざまなダウンストリームタスクに適用することは、特に異なるソースや取得条件のデータセットや限られたデータ可用性に直面する場合、依然として困難である。
本研究では,14のデータセットと2つのシナリオ整合性評価と,多様な適応シナリオと下流タスクに適応したフレキシビリティアセスメントの4つの病態特異的基盤モデルをベンチマークする。
5つの微調整手法を含む整合性評価シナリオにおいて、パラメータ効率の良い微調整手法は、同じ下流課題における多様なデータセットに病理学固有の基礎モデルを適用するのに効率的かつ効果的であることがわかった。
データ限定環境下でのフレキシビリティ評価シナリオでは、5つの数ショット学習手法を用いて、基礎モデルがテストフェーズのみの変更を含む数ショット学習手法の恩恵を受けていることを観察した。
これらの知見は, 病態特異的基盤モデルの実際の臨床環境への展開を導出し, 病理画像解析の精度と信頼性を向上する可能性がある。
この研究のコードは、https://github.com/QuIIL/BenchmarkingPathologyFoundationModelsで公開されている。
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