論文の概要: Scalable Evaluation Framework for Foundation Models in Musculoskeletal MRI Bridging Computational Innovation with Clinical Utility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13376v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 04:41:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:57:26.095061
• Title: Scalable Evaluation Framework for Foundation Models in Musculoskeletal MRI Bridging Computational Innovation with Clinical Utility
• Title（参考訳）: 臨床応用による筋骨格MRIブリッジ法の基礎モデルのためのスケーラブルな評価枠組み
• Authors: Gabrielle Hoyer, Michelle W Tong, Rupsa Bhattacharjee, Valentina Pedoia, Sharmila Majumdar,
• Abstract要約: 本研究は,SAM,MedSAM,SAM2の臨床的影響と翻訳性を評価するための評価枠組みを提案する。 これらのモデルをゼロショットおよび微調整のパラダイムでテストし、多様な解剖学的構造を処理し、臨床的に信頼性の高いバイオマーカーを有効活用する能力を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Foundation models hold transformative potential for medical imaging, but their clinical utility requires rigorous evaluation to address their strengths and limitations. This study introduces an evaluation framework for assessing the clinical impact and translatability of SAM, MedSAM, and SAM2, using musculoskeletal MRI as a case study. We tested these models across zero-shot and finetuned paradigms to assess their ability to process diverse anatomical structures and effectuate clinically reliable biomarkers, including cartilage thickness, muscle volume, and disc height. We engineered a modular pipeline emphasizing scalability, clinical relevance, and workflow integration, reducing manual effort and aligning validation with end-user expectations. Hierarchical modeling revealed how dataset mixing, anatomical complexity, and MRI acquisition parameters influence performance, providing insights into the role of imaging refinements in improving segmentation accuracy. This work demonstrates how clinically focused evaluations can connect computational advancements with tangible applications, creating a pathway for foundation models to address medical challenges. By emphasizing interdisciplinary collaboration and aligning technical innovation with clinical priorities, our framework provides a roadmap for advancing machine learning technologies into scalable and impactful biomedical solutions.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルは、医療画像の変換可能性を持っているが、その臨床的有用性は、その強度と限界に対処するために厳密な評価を必要とする。 本研究は,筋骨格MRIを用いてSAM,MedSAM,SAM2の臨床的影響と翻訳性を評価するための枠組みを提案する。 これらのモデルをゼロショットおよび微調整のパラダイムでテストし、様々な解剖学的構造を処理し、軟骨厚、筋肉容積、ディスク高さなどの臨床的に信頼性の高いバイオマーカーを効果的に活用する能力を評価した。 スケーラビリティ、臨床的妥当性、ワークフローの統合を重視し、手作業の労力を削減し、検証をエンドユーザの期待に合わせることを重視するモジュールパイプラインを設計しました。 階層的モデリングは、データセットの混合、解剖学的複雑性、MRI取得パラメータがパフォーマンスにどのように影響するかを明らかにし、セグメンテーションの精度を向上させる上での画像改善の役割についての洞察を提供した。 この研究は、臨床的に焦点を絞った評価が、計算の進歩と具体的な応用をどう結びつけるかを示し、基礎モデルが医学的課題に対処するための経路を創出する。 学際的なコラボレーションを強調し、技術的イノベーションを臨床上の優先事項と整合させることで、私たちのフレームワークは、機械学習技術をスケーラブルで影響力のあるバイオメディカルソリューションへと進化させるロードマップを提供します。

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