論文の概要: From Embeddings to Accuracy: Comparing Foundation Models for Radiographic Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10823v2
• Date: Wed, 03 Sep 2025 20:41:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 14:03:58.734806
• Title: From Embeddings to Accuracy: Comparing Foundation Models for Radiographic Classification
• Title（参考訳）: 埋め込みから精度:X線学的分類の基礎モデルの比較
• Authors: Xue Li, Jameson Merkow, Noel C. F. Codella, Alberto Santamaria-Pang, Naiteek Sangani, Alexander Ersoy, Christopher Burt, John W. Garrett, Richard J. Bruce, Joshua D. Warner, Tyler Bradshaw, Ivan Tarapov, Matthew P. Lungren, Alan B. McMillan,
• Abstract要約: ラジオグラフィー分類における軽量アダプタの訓練のための7つの基礎モデルからの埋め込みを評価する。 MedImageInsightの埋め込みとSVMとアダプタの組み合わせは、曲線(mAUC)における平均面積が93.1%に達した。 これらの軽量グループは計算効率が良く、数分でトレーニングし、CPU上で数秒で推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.96915720287914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models provide robust embeddings for diverse tasks, including medical imaging. We evaluate embeddings from seven general and medical-specific foundation models (e.g., DenseNet121, BiomedCLIP, MedImageInsight, Rad-DINO, CXR-Foundation) for training lightweight adapters in multi-class radiography classification. Using a dataset of 8,842 radiographs across seven classes, we trained adapters with algorithms like K-Nearest Neighbors, logistic regression, SVM, random forest, and MLP. The combination of MedImageInsight embeddings with an SVM or MLP adapter achieved the highest mean area under the curve (mAUC) of 93.1%. This performance was statistically superior to other models, including MedSigLIP with an MLP (91.0%), Rad-DINO with an SVM (90.7%), and CXR-Foundation with logistic regression (88.6%). In contrast, models like BiomedCLIP (82.8%) and Med-Flamingo (78.5%) showed lower performance. Crucially, these lightweight adapters are computationally efficient, training in minutes and performing inference in seconds on a CPU, making them practical for clinical use. A fairness analysis of the top-performing MedImageInsight adapter revealed minimal performance disparities across patient gender (within 1.8%) and age groups (std. dev < 1.4%), with no significant statistical differences. These findings confirm that embeddings from specialized foundation models, particularly MedImageInsight, can power accurate, efficient, and equitable diagnostic tools using simple, lightweight adapters.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、医療画像を含む様々なタスクに堅牢な埋め込みを提供する。 マルチクラスラジオグラフィー分類における軽量アダプタの訓練のために,7つの一般および医療用基盤モデル(DenseNet121,BiomedCLIP,MedImageInsight,Rad-DINO,CXR-Foundation)の埋め込みを評価した。 7つのクラスにわたる8,842のラジオグラフのデータセットを使用して、K-Nearest Neighbors、ロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレスト、MPPといったアルゴリズムでアダプタを訓練しました。 MedImageInsight と SVM または MLP アダプタの組み合わせは、曲線 (mAUC) における最高平均面積 93.1% を達成した。 MLPのMedSigLIP(91.0%)、SVMのRad-DINO(90.7%)、ロジスティック回帰のCXR-Foundation(88.6%)など、他のモデルよりも統計的に優れている。 対照的に、BiomedCLIP (82.8%)やMed-Flamingo (78.5%)のようなモデルでは性能が低下した。 重要なのは、これらの軽量アダプタは計算効率が良く、数分でトレーニングし、CPU上で数秒で推論を行うため、臨床用途に実用的だ。 MedImageInsightアダプタのフェアネス分析では, 性別(約1.8%)と年齢群(約1.4%)で, 有意な統計的差異は認められなかった。 これらの結果は、特にMedImageInsightのような特定の基礎モデルからの埋め込みが、シンプルで軽量なアダプタを使用して、正確で効率的で公平な診断ツールに電力を供給することを裏付けている。

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