論文の概要: Time-to-Event Pretraining for 3D Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09361v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 07:33:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:20:51.888542
• Title: Time-to-Event Pretraining for 3D Medical Imaging
• Title（参考訳）: 3次元医用イメージングのための時間とイベントの事前トレーニング
• Authors: Zepeng Huo, Jason Alan Fries, Alejandro Lozano, Jeya Maria Jose Valanarasu, Ethan Steinberg, Louis Blankemeier, Akshay S. Chaudhari, Curtis Langlotz, Nigam H. Shah,
• Abstract要約: 本稿では,3次元医用画像モデルのための事前トレーニングフレームワークである,時間とイベントの事前トレーニングを紹介する。 我々は18,945個のCTスキャン(420万枚の2D画像)のデータセットと、何千ものEHR由来のタスクにまたがる時間-時間分布を用いています。 提案手法は,AUROCの平均値が23.7%,HarrellのC-インデックスが29.4%向上し,結果予測が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.46415168541444
• License:
• Abstract: With the rise of medical foundation models and the growing availability of imaging data, scalable pretraining techniques offer a promising way to identify imaging biomarkers predictive of future disease risk. While current self-supervised methods for 3D medical imaging models capture local structural features like organ morphology, they fail to link pixel biomarkers with long-term health outcomes due to a missing context problem. Current approaches lack the temporal context necessary to identify biomarkers correlated with disease progression, as they rely on supervision derived only from images and concurrent text descriptions. To address this, we introduce time-to-event pretraining, a pretraining framework for 3D medical imaging models that leverages large-scale temporal supervision from paired, longitudinal electronic health records (EHRs). Using a dataset of 18,945 CT scans (4.2 million 2D images) and time-to-event distributions across thousands of EHR-derived tasks, our method improves outcome prediction, achieving an average AUROC increase of 23.7% and a 29.4% gain in Harrell's C-index across 8 benchmark tasks. Importantly, these gains are achieved without sacrificing diagnostic classification performance. This study lays the foundation for integrating longitudinal EHR and 3D imaging data to advance clinical risk prediction.
• Abstract（参考訳）: 医療基盤モデルの台頭と画像データの可用性の向上により、スケーラブルな事前訓練技術は、将来の病気のリスクを予測する画像バイオマーカーを識別する有望な方法を提供する。 現在の3D医療画像モデルのための自己監督的手法は、臓器形態などの局所的な構造的特徴を捉えているが、文脈の問題のため、ピクセルバイオマーカーと長期的な健康上の結果の関連付けに失敗している。 現在のアプローチでは、画像と同時テキスト記述のみから導かれる監督に頼っているため、病気の進行と相関するバイオマーカーを特定するのに必要な時間的文脈が欠如している。 そこで本研究では,2対の縦型電子健康記録(EHR)から大規模な時間的監督を生かした3次元医用画像モデルの事前訓練フレームワークである,時間とイベントの事前トレーニングを導入する。 18,945個のCTスキャン(4.2百万枚の2D画像)と何千ものEHR由来のタスクにまたがる時間-時間分布のデータセットを用いて、AUROCの平均は23.7%、HarrellのC-indexは29.4%向上した。 重要なことに、これらの利得は診断分類性能を犠牲にすることなく達成される。 本研究は, 臨床リスク予測を推し進めるために, 経時的EHRと3次元画像データの統合の基礎を定めている。

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