論文の概要: Rethinking Whole-Body CT Image Interpretation: An Abnormality-Centric Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03238v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 17:57:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:13.977405
• Title: Rethinking Whole-Body CT Image Interpretation: An Abnormality-Centric Approach
• Title（参考訳）: 全体CT画像解釈の再考 : 異常中心的アプローチ
• Authors: Ziheng Zhao, Lisong Dai, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie,
• Abstract要約: 全身に404例の異常所見を呈する包括的階層分類システムを提案する。 複数平面および全人体領域からの14.5K以上のCT画像を含むデータセットを寄贈し,19K以上の異常に対する接地アノテーションを念頭に提供した。 OminiAbnorm-CTは,テキストクエリに基づいて,多面的および全身的なCT画像に異常な所見を自動的に検出し,記述することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.86418347491272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Automated interpretation of CT images-particularly localizing and describing abnormal findings across multi-plane and whole-body scans-remains a significant challenge in clinical radiology. This work aims to address this challenge through four key contributions: (i) On taxonomy, we collaborate with senior radiologists to propose a comprehensive hierarchical classification system, with 404 representative abnormal findings across all body regions; (ii) On data, we contribute a dataset containing over 14.5K CT images from multiple planes and all human body regions, and meticulously provide grounding annotations for over 19K abnormalities, each linked to the detailed description and cast into the taxonomy; (iii) On model development, we propose OminiAbnorm-CT, which can automatically ground and describe abnormal findings on multi-plane and whole-body CT images based on text queries, while also allowing flexible interaction through visual prompts; (iv) On benchmarks, we establish three representative evaluation tasks based on real clinical scenarios. Through extensive experiments, we show that OminiAbnorm-CT can significantly outperform existing methods on all the tasks and metrics.
• Abstract（参考訳）: 臨床放射線学におけるCT画像の自動解釈-特に多面体スキャンと全身スキャンの異常所見の局所化と記述-は重要な課題である。 この作業は、この課題に4つの重要なコントリビューションを通じて対処することを目的としている。 一 分類学において、我々は、全身体領域に404の異常所見がある総合的階層分類システムを提案するため、上級放射線学者と協力する。 (二)複数の平面及び全人体領域からの14.5K以上のCT画像を含むデータセットを寄贈し、詳細な記述と関連づけて分類学に投入した19K以上の異常の接地アノテーションを慎重に提供する。 3) モデル開発において,テキストクエリに基づく多面体CT画像と全身CT画像の異常な発見を自動的に根拠として記述し,視覚的プロンプトによるフレキシブルなインタラクションを可能にするOminiAbnorm-CTを提案する。 (4)実際の臨床シナリオに基づいた3つの代表的な評価課題を確立する。 実験の結果,OminiAbnorm-CT はタスクやメトリクスの既存手法よりも優れていることがわかった。

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