論文の概要: A computationally frugal open-source foundation model for thoracic disease detection in lung cancer screening programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01881v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 16:52:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.381666
• Title: A computationally frugal open-source foundation model for thoracic disease detection in lung cancer screening programs
• Title（参考訳）: 肺がん検診プログラムにおける胸部疾患検出のための計算自由なオープンソース基盤モデル
• Authors: Niccolò McConnell, Pardeep Vasudev, Daisuke Yamada, Daryl Cheng, Mehran Azimbagirad, John McCabe, Shahab Aslani, Ahmed H. Shahin, Yukun Zhou, The SUMMIT Consortium, Andre Altmann, Yipeng Hu, Paul Taylor, Sam M. Janes, Daniel C. Alexander, Joseph Jacob,
• Abstract要約: 肺がん検診プログラムにおける低線量CT(LDCT)画像の取り込みは世界中で増加している。 しかし、これらの努力は、大規模なスキャンを解釈する放射線学者の不足によって妨げられている。 本稿では,LDCT解析のためのオープンソースの基盤モデルであるTANGERINEについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1891161098930105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-dose computed tomography (LDCT) imaging employed in lung cancer screening (LCS) programs is increasing in uptake worldwide. LCS programs herald a generational opportunity to simultaneously detect cancer and non-cancer-related early-stage lung disease. Yet these efforts are hampered by a shortage of radiologists to interpret scans at scale. Here, we present TANGERINE, a computationally frugal, open-source vision foundation model for volumetric LDCT analysis. Designed for broad accessibility and rapid adaptation, TANGERINE can be fine-tuned off the shelf for a wide range of disease-specific tasks with limited computational resources and training data. Relative to models trained from scratch, TANGERINE demonstrates fast convergence during fine-tuning, thereby requiring significantly fewer GPU hours, and displays strong label efficiency, achieving comparable or superior performance with a fraction of fine-tuning data. Pretrained using self-supervised learning on over 98,000 thoracic LDCTs, including the UK's largest LCS initiative to date and 27 public datasets, TANGERINE achieves state-of-the-art performance across 14 disease classification tasks, including lung cancer and multiple respiratory diseases, while generalising robustly across diverse clinical centres. By extending a masked autoencoder framework to 3D imaging, TANGERINE offers a scalable solution for LDCT analysis, departing from recent closed, resource-intensive models by combining architectural simplicity, public availability, and modest computational requirements. Its accessible, open-source lightweight design lays the foundation for rapid integration into next-generation medical imaging tools that could transform LCS initiatives, allowing them to pivot from a singular focus on lung cancer detection to comprehensive respiratory disease management in high-risk populations.
• Abstract（参考訳）: 肺がん検診(LCS)プログラムにおける低線量CT(LDCT)画像の収集が世界中で増加している。 LCSプログラムは、がんと非がん関連早期肺疾患を同時に検出する世代間機会を与える。 しかし、これらの努力は、大規模なスキャンを解釈する放射線学者の不足によって妨げられている。 本稿では,ボリュームLDCT解析のためのオープンソースの基盤モデルであるTANGERINEについて述べる。 広範囲のアクセシビリティと迅速な適応のために設計されたTANGERINEは、限られた計算資源と訓練データを備えた幅広い病気固有のタスクのために、棚から微調整することができる。 TANGERINEは、スクラッチからトレーニングされたモデルに対して、微調整中に高速な収束を示し、GPU時間を大幅に削減し、強力なラベル効率を示し、わずかな微調整データで同等または優れたパフォーマンスを達成する。 これまでに英国で最大のLCSイニシアチブと27の公開データセットを含む98,000以上の胸部LDCTで、自己監督学習を使用して事前訓練されたTANGERINEは、肺がんや複数の呼吸器疾患を含む14の疾患分類タスクにおいて、最先端のパフォーマンスを達成し、さまざまな臨床センターでしっかりと一般化している。 マスク付きオートエンコーダフレームワークを3Dイメージングに拡張することで、TANGERINEはLDCT分析のためのスケーラブルなソリューションを提供する。 オープンソースのライトウェイトデザインは、LCSイニシアチブを変革する可能性のある次世代の医療画像ツールへの迅速な統合の基礎を築き、肺がん検出の特異な焦点から、高リスク人口における包括的呼吸器疾患管理への転換を可能にしている。

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