論文の概要: Leveraging Computational Pathology AI for Noninvasive Optical Imaging Analysis Without Retraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11613v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 15:36:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:48.742069
• Title: Leveraging Computational Pathology AI for Noninvasive Optical Imaging Analysis Without Retraining
• Title（参考訳）: 非侵襲的光学画像解析におけるリトレーニングなしの計算病理AIの活用
• Abstract要約: 非侵襲的な光学画像モダリティは、患者の組織を3Dでプローブし、時間とともに、サンプルごとに臨床的に関係のあるデータをギガバイト生成する。 このデータを分析し、臨床ワークフローを支援するために、AIモデルが必要である。 本稿では,リトレーニングなしで計算病理から任意のAIモデルを適用する手法であるFoundationShiftを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6835809728620634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Noninvasive optical imaging modalities can probe patient's tissue in 3D and over time generate gigabytes of clinically relevant data per sample. There is a need for AI models to analyze this data and assist clinical workflow. The lack of expert labelers and the large dataset required (>100,000 images) for model training and tuning are the main hurdles in creating foundation models. In this paper we introduce FoundationShift, a method to apply any AI model from computational pathology without retraining. We show our method is more accurate than state of the art models (SAM, MedSAM, SAM-Med2D, CellProfiler, Hover-Net, PLIP, UNI and ChatGPT), with multiple imaging modalities (OCT and RCM). This is achieved without the need for model retraining or fine-tuning. Applying our method to noninvasive in vivo images could enable physicians to readily incorporate optical imaging modalities into their clinical practice, providing real time tissue analysis and improving patient care.
• Abstract（参考訳）: 非侵襲的な光学画像モダリティは、患者の組織を3Dでプローブし、時間とともに、サンプルごとに臨床的に関係のあるデータをギガバイト生成する。 このデータを分析し、臨床ワークフローを支援するために、AIモデルが必要である。 モデルトレーニングとチューニングに必要となる、エキスパートラベルの欠如と大規模なデータセット(>100,000イメージ)が、基礎モデルを作成する上で大きなハードルとなっている。 本稿では,リトレーニングなしで計算病理から任意のAIモデルを適用する手法であるFoundationShiftを紹介する。 提案手法は,最新の画像モデル (SAM, MedSAM, SAM-Med2D, CellProfiler, Hover-Net, PLIP, UNI, ChatGPT) よりも精度が高いことを示す。 これはモデルの再トレーニングや微調整を必要とせずに実現できる。 非侵襲的な生体内画像に本手法を適用することで、医師は光学画像モダリティを臨床実践に容易に組み込むことができ、リアルタイムの組織解析と患者ケアの改善が可能になる。

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