論文の概要: NOVA: A Benchmark for Anomaly Localization and Clinical Reasoning in Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14064v1
• Date: Tue, 20 May 2025 08:10:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.878637
• Title: NOVA: A Benchmark for Anomaly Localization and Clinical Reasoning in Brain MRI
• Title（参考訳）: NOVA : 脳MRIにおける異常局在と臨床推論のベンチマーク
• Authors: Cosmin I. Bercea, Jun Li, Philipp Raffler, Evamaria O. Riedel, Lena Schmitzer, Angela Kurz, Felix Bitzer, Paula Roßmüller, Julian Canisius, Mirjam L. Beyrle, Che Liu, Wenjia Bai, Bernhard Kainz, Julia A. Schnabel, Benedikt Wiestler,
• Abstract要約: 多くの現実世界のアプリケーションでは、デプロイされたモデルは、トレーニング中に見られるデータとは異なる入力に遭遇する。 私たちは、281の稀な病理と異質な取得プロトコルにまたがる、困難で現実的な900ドルの脳MRIスキャンである、NOVA$を提示します。 それぞれのケースには、豊富な臨床物語と、二重盲検の専門家境界ボックスアノテーションが含まれる。 NOVAはトレーニングに使用されないため、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化において、$extreme$ stress-testとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.644236197583405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In many real-world applications, deployed models encounter inputs that differ from the data seen during training. Out-of-distribution detection identifies whether an input stems from an unseen distribution, while open-world recognition flags such inputs to ensure the system remains robust as ever-emerging, previously $unknown$ categories appear and must be addressed without retraining. Foundation and vision-language models are pre-trained on large and diverse datasets with the expectation of broad generalization across domains, including medical imaging. However, benchmarking these models on test sets with only a few common outlier types silently collapses the evaluation back to a closed-set problem, masking failures on rare or truly novel conditions encountered in clinical use. We therefore present $NOVA$, a challenging, real-life $evaluation-only$ benchmark of $\sim$900 brain MRI scans that span 281 rare pathologies and heterogeneous acquisition protocols. Each case includes rich clinical narratives and double-blinded expert bounding-box annotations. Together, these enable joint assessment of anomaly localisation, visual captioning, and diagnostic reasoning. Because NOVA is never used for training, it serves as an $extreme$ stress-test of out-of-distribution generalisation: models must bridge a distribution gap both in sample appearance and in semantic space. Baseline results with leading vision-language models (GPT-4o, Gemini 2.0 Flash, and Qwen2.5-VL-72B) reveal substantial performance drops across all tasks, establishing NOVA as a rigorous testbed for advancing models that can detect, localize, and reason about truly unknown anomalies.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界のアプリケーションでは、デプロイされたモデルは、トレーニング中に見られるデータとは異なる入力に遭遇する。 アウト・オブ・ディストリビューション検出(Out-of-distribution detection)は、入力が目に見えない分布に由来するかどうかを識別する一方で、オープンワールドの認識フラグは、システムが常に堅牢であることを保証するためにそのような入力を出力する。 ファンデーションモデルとビジョン言語モデルは、医療画像を含む領域にまたがる広範な一般化を期待して、大規模で多様なデータセットで事前訓練されている。 しかし、いくつかの一般的な外れ値型しか持たないテストセットでこれらのモデルをベンチマークすることは、臨床で遭遇した稀な、あるいは真に新しい状況における障害を隠蔽する、クローズドセットの問題に静かに評価を崩壊させる。 そこで私たちは,281の稀な病理と異質な取得プロトコルにまたがる,$$\sim$900の脳MRIスキャンのベンチマークである$NOVA$を提示した。 それぞれのケースには、豊富な臨床物語と、二重盲検の専門家境界ボックスアノテーションが含まれる。 これらを組み合わせることで、異常な局所化、視覚的キャプション、診断的推論を共同で評価することができる。 NOVAはトレーニングに使用されないため、モデルがサンプルの外観とセマンティック空間の両方で分配ギャップを橋渡ししなければならない、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化のエクストリーム・テストとして$extreme$として機能する。 主要な視覚言語モデル(GPT-4o、Gemini 2.0 Flash、Qwen2.5-VL-72B)によるベースラインの結果は、すべてのタスクで大幅なパフォーマンス低下を示し、NOVAを真に未知の異常を検出し、ローカライズし、推論するモデルの厳密なテストベッドとして確立した。

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