論文の概要: A Data-Efficient Pan-Tumor Foundation Model for Oncology CT Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06171v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 05:45:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:50.846087
• Title: A Data-Efficient Pan-Tumor Foundation Model for Oncology CT Interpretation
• Title（参考訳）: オンコロジーCT解釈のためのデータ効率の良いパン・トゥルム基礎モデル
• Authors: Wenhui Lei, Hanyu Chen, Zitian Zhang, Luyang Luo, Qiong Xiao, Yannian Gu, Peng Gao, Yankai Jiang, Ci Wang, Guangtao Wu, Tongjia Xu, Yingjie Zhang, Xiaofan Zhang, Pranav Rajpurkar, Shaoting Zhang, Zhenning Wang,
• Abstract要約: PASTAは、46の腫瘍学タスクのうち45の最先端のパフォーマンスを達成するパン腫瘍CT基盤モデルである。 PASTA-Genは、ピクセルレベルのアノテート病変とペア構造レポートを備えた3万個のCTスキャンの包括的なデータセットを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.993838581176902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence-assisted imaging analysis has made substantial strides in tumor diagnosis and management. Here we present PASTA, a pan-tumor CT foundation model that achieves state-of-the-art performance on 45 of 46 representative oncology tasks -- including lesion segmentation, tumor detection in plain CT, tumor staging, survival prediction, structured report generation, and cross-modality transfer learning, significantly outperforming the second-best models on 35 tasks. This remarkable advancement is driven by our development of PASTA-Gen, an innovative synthetic tumor generation framework that produces a comprehensive dataset of 30,000 CT scans with pixel-level annotated lesions and paired structured reports, encompassing malignancies across ten organs and five benign lesion types. By leveraging this rich, high-quality synthetic data, we overcome a longstanding bottleneck in the development of CT foundation models -- specifically, the scarcity of publicly available, high-quality annotated datasets due to privacy constraints and the substantial labor required for scaling precise data annotation. Encouragingly, PASTA demonstrates exceptional data efficiency with promising practical value, markedly improving performance on various tasks with only a small amount of real-world data. The open release of both the synthetic dataset and PASTA foundation model effectively addresses the challenge of data scarcity, thereby advancing oncological research and clinical translation.
• Abstract（参考訳）: 人工知能による画像解析は、腫瘍の診断と管理に大きく貢献している。 今回提案するパン・腫瘍CT基盤モデル(PASTA)は, 病変の分節, 腫瘍検出, 腫瘍のステージング, 生存予測, 構造化レポート生成, 異物間移動学習など, 46の腫瘍学タスクのうち45の最先端を達成し, 35のタスクにおいて第2のベテランモデルを著しく上回っている。 PASTA-Genは,10の臓器と5種類の良性病変を含む,ピクセルレベルのアノテート病変と2つの構造的報告を含む3万個のCTスキャンの包括的データセットを生成する,革新的な合成腫瘍生成フレームワークである。 このリッチで高品質な合成データを活用することで、CTファンデーションモデルの開発における長年のボトルネックを克服します。 PASTAは有望な実用価値を持つ例外的なデータ効率を示し、少数の実世界のデータだけで様々なタスクのパフォーマンスを著しく向上させる。 人工データセットとPASTAファンデーションモデルのオープンリリースは、データ不足の課題に効果的に対処し、オンコロジー研究と臨床翻訳を促進する。

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