論文の概要: F3-Net: Foundation Model for Full Abnormality Segmentation of Medical Images with Flexible Input Modality Requirement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08460v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 10:03:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.318114
• Title: F3-Net: Foundation Model for Full Abnormality Segmentation of Medical Images with Flexible Input Modality Requirement
• Title（参考訳）: F3-Net:フレキシブル入力モード要求による医用画像の完全異常分割の基礎モデル
• Authors: Seyedeh Sahar Taheri Otaghsara, Reza Rahmanzadeh,
• Abstract要約: F3-Netは、臨床医用画像セグメンテーションにおける永続的な課題を克服するために設計された基礎モデルである。 統一されたアーキテクチャは、グリオーマ、転移、脳卒中、および白質病変を再トレーニングすることなく、マルチパスセグメンテーションをサポートする。 F3-Netは、BraTS-GLI 2024では0.94、BraTS-MET 2024では0.82、BraTS 2021では0.94、ISLES 2022では0.79のDice similarity Coefficient(DSC)を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: F3-Net is a foundation model designed to overcome persistent challenges in clinical medical image segmentation, including reliance on complete multimodal inputs, limited generalizability, and narrow task specificity. Through flexible synthetic modality training, F3-Net maintains robust performance even in the presence of missing MRI sequences, leveraging a zero-image strategy to substitute absent modalities without relying on explicit synthesis networks, thereby enhancing real-world applicability. Its unified architecture supports multi-pathology segmentation across glioma, metastasis, stroke, and white matter lesions without retraining, outperforming CNN-based and transformer-based models that typically require disease-specific fine-tuning. Evaluated on diverse datasets such as BraTS 2021, BraTS 2024, and ISLES 2022, F3-Net demonstrates strong resilience to domain shifts and clinical heterogeneity. On the whole pathology dataset, F3-Net achieves average Dice Similarity Coefficients (DSCs) of 0.94 for BraTS-GLI 2024, 0.82 for BraTS-MET 2024, 0.94 for BraTS 2021, and 0.79 for ISLES 2022. This positions it as a versatile, scalable solution bridging the gap between deep learning research and practical clinical deployment.
• Abstract（参考訳）: F3-Netは、完全マルチモーダル入力への依存、一般化可能性の制限、タスク特異性の制限など、臨床医療画像セグメンテーションにおける永続的な課題を克服するために設計された基礎モデルである。 フレキシブルな合成モダリティトレーニングにより、F3-NetはMRIシーケンスが欠如していても堅牢な性能を維持し、ゼロイメージ戦略を利用して、明示的な合成ネットワークに頼ることなく欠落したモダリティを代替し、現実の応用性を高める。 統一されたアーキテクチャは、グリオーマ、転移、脳卒中、および白質病変にまたがるマルチパスセグメンテーションをサポートし、再トレーニングなしで、典型的には疾患特異的微調整を必要とするCNNベースおよびトランスフォーマーベースモデルより優れている。 BraTS 2021、BraTS 2024、ISLES 2022のような多様なデータセットに基づいて評価されたF3-Netは、ドメインシフトと臨床異種性に対する強いレジリエンスを示す。 F3-Netは、BraTS-GLI 2024では0.94、BraTS-MET 2024では0.82、BraTS 2021では0.94、ISLES 2022では0.79という平均的なDice similarity Coefficient(DSC)を達成している。 これにより、ディープラーニング研究と実践的な臨床展開のギャップを埋める、汎用的でスケーラブルなソリューションとして位置づけられる。

関連論文リスト

• Federated Learning for Cross-Modality Medical Image Segmentation via Augmentation-Driven Generalization [0.0]
  本研究では,各クライアントが単一モダリティデータ(CTまたはMRI)を保持する,現実的なFLシナリオについて考察する。 我々は、畳み込みに基づく空間拡張、周波数領域操作、ドメイン固有の正規化、および大域強度非線形(GIN)拡張を評価する。 当社のフェデレーションアプローチは、集中トレーニング精度の93～98%を達成し、データプライバシを損なうことなく、強力なモダリティの一般化を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-24T11:13:01Z)
• A Contrastive Variational AutoEncoder for NSCLC Survival Prediction with Missing Modalities [41.8469011437549]
  非小細胞肺癌 (NSCLC) 患者の生存予測は, 個々の予後が異なるため困難である。 最先端モデルは、患者レベルの表現を作成するために利用可能なデータや、欠落したモダリティを推測するために生成モデルを使用する。 本稿では,MCVAE(Multimodal Contrastive Variational AutoEncoder)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-19T14:29:34Z)
• AMGFormer: Adaptive Multi-Granular Transformer for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities [6.461582089537306]
  AMGFormerを提案し、3つの相乗的モジュールによる安定性を著しく向上させる。 BraTS 2018では、89.33%のWT、82.70%のTC、67.23%のET Diceスコアが15のモードの組み合わせで0.5%のばらつきで達成されている。 単一モダリティETセグメンテーションは、最先端手法よりも40～81%改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-27T08:29:02Z)
• Transparent Early ICU Mortality Prediction with Clinical Transformer and Per-Case Modality Attribution [42.85462513661566]
  ICU滞在後48時間から, 生理的時系列測定と非構造的臨床記録とを融合した, 軽量で透明なマルチモーダルアンサンブルを提案する。 ロジスティック回帰モデルは、バイタル用双方向LSTMとノート用微調整された臨床ModernBERT変換器の2つのモード固有モデルからの予測を組み合わせる。 MIMIC-IIIベンチマークでは、遅延融合アンサンブルは、よく校正された予測を維持しながら、最高の単一モデルに対する差別を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-19T20:11:49Z)
• SYNAPSE-Net: A Unified Framework with Lesion-Aware Hierarchical Gating for Robust Segmentation of Heterogeneous Brain Lesions [0.23332469289621785]
  一般化とロバスト性の両方のために設計された適応型フレームワークであるUnified Multi-Stream SynAPSE-Netを提案する。 このフレームワークは、マルチストリームCNNエンコーダ、グローバルコンテキストのためのSwin Transformerボトルネック、動的モーダルアテンション融合機構を統合した、新しいハイブリッドアーキテクチャの上に構築されている。 モデルは3つの異なる公開データセットで評価された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-30T19:40:42Z)
• MedSeqFT: Sequential Fine-tuning Foundation Models for 3D Medical Image Segmentation [55.37355146924576]
  MedSeqFTは、医用画像解析のためのシーケンシャルな微調整フレームワークである。 事前訓練されたモデルを新しいタスクに適応させ、表現能力を改善する。 最先端の微調整戦略を一貫して上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-07T15:22:53Z)
• FedGIN: Federated Learning with Dynamic Global Intensity Non-linear Augmentation for Organ Segmentation using Multi-modal Images [0.0]
  医用画像のセグメンテーションは、AIによる診断、手術計画、治療監視において重要な役割を果たす。 患者データを共有することなくマルチモーダル臓器分割を可能にするフェデレートラーニングフレームワークであるFedGINを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-07T08:16:35Z)
• FUTransUNet-GradCAM: A Hybrid Transformer-U-Net with Self-Attention and Explainable Visualizations for Foot Ulcer Segmentation [0.0]
  糖尿病性足潰瘍 (DFUs) の自動分節は, 臨床診断, 治療計画, 縦断的創傷モニタリングにおいて重要な役割を担っている。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、強力なローカライゼーション機能を提供するが、長距離空間依存のモデル化に苦慮している。 視覚変換器(ViT)のグローバルアテンション機構をU-Netフレームワークに統合するハイブリッドアーキテクチャであるFUTransUNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-04T11:05:14Z)
• HANS-Net: Hyperbolic Convolution and Adaptive Temporal Attention for Accurate and Generalizable Liver and Tumor Segmentation in CT Imaging [1.3149714289117207]
  腹部CT像における肝・腫瘍の正確なセグメンテーションは確実な診断と治療計画に重要である。 ニューラル表現とシナプティック・プラスティック・ネットワーク(HANS-Net)を用いたハイパーボリック・コンボリューションの導入 HANS-Netは、階層的幾何表現のための双曲的畳み込み、マルチスケールテクスチャ学習のためのウェーブレットインスパイアされた分解モジュール、暗黙の神経表現分岐を組み合わせた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-15T13:56:37Z)
• AMM-Diff: Adaptive Multi-Modality Diffusion Network for Missing Modality Imputation [2.8498944632323755]
  臨床実践において、フルイメージングは必ずしも実現可能ではなく、多くの場合、複雑な取得プロトコル、厳格なプライバシ規則、特定の臨床ニーズのためである。 有望な解決策は、利用可能なものから欠落したモダリティが生成されるデータ計算の欠如である。 適応多モード拡散ネットワーク (AMM-Diff) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-22T12:29:33Z)
• A Feature-Level Ensemble Model for COVID-19 Identification in CXR Images using Choquet Integral and Differential Evolution Optimization [0.7510165488300369]
  新型コロナウイルスのパンデミックを緩和するための効果的な戦略は、感染した個人を特定するための検査を統合することである。 RT-PCRは、新型コロナウイルスの診断における金の基準と考えられているが、偽陰性のリスクなどいくつかの制限がある。 本稿では,事前学習したディープ・コーン・ニューラル・ニューラルネットワーク(DCNN)をアンサンブル学習フレームワークに統合した新しいディープラーニング診断システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T16:28:02Z)
• ICFNet: Integrated Cross-modal Fusion Network for Survival Prediction [24.328576712419814]
  本稿では,スライド画像全体,ゲノム表現プロファイル,患者の人口統計,治療プロトコルを統合した総合的クロスモーダル・フュージョン・ネットワーク(ICFNet)を提案する。 ICFNetは、5つのパブリックTCGAデータセットで最先端のアルゴリズムより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-06T05:49:08Z)
• KaLDeX: Kalman Filter based Linear Deformable Cross Attention for Retina Vessel Segmentation [46.57880203321858]
  カルマンフィルタを用いた線形変形型クロスアテンション(LDCA)モジュールを用いた血管セグメンテーションのための新しいネットワーク(KaLDeX)を提案する。 我々のアプローチは、カルマンフィルタ(KF)ベースの線形変形可能な畳み込み(LD)とクロスアテンション(CA)モジュールの2つの重要なコンポーネントに基づいている。 提案手法は,網膜基底画像データセット(DRIVE,CHASE_BD1,STARE)とOCTA-500データセットの3mm,6mmを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T16:00:42Z)
• TotalSegmentator MRI: Robust Sequence-independent Segmentation of Multiple Anatomic Structures in MRI [59.86827659781022]
  nnU-Netモデル(TotalSegmentator)をMRIおよび80原子構造で訓練した。 予測されたセグメンテーションと専門家基準セグメンテーションとの間には,ディススコアが算出され,モデル性能が評価された。 オープンソースで使いやすいモデルは、80構造の自動的で堅牢なセグメンテーションを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T20:15:54Z)
• Analysis of the BraTS 2023 Intracranial Meningioma Segmentation Challenge [44.76736949127792]
  我々はBraTS 2023の頭蓋内髄膜腫チャレンジの設計と結果について述べる。 BraTS髄膜腫チャレンジ(BraTS Meningioma Challenge)は、髄膜腫に焦点を当てた以前のBraTSグリオーマチャレンジとは異なる。 上層部は腫瘍,腫瘍コア,腫瘍全体の拡張のために0.976,0.976,0.964の病変中央値類似係数(DSC)を有していた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T03:23:57Z)
• Leveraging Frequency Domain Learning in 3D Vessel Segmentation [50.54833091336862]
  本研究では,Fourier領域学習を3次元階層分割モデルにおけるマルチスケール畳み込みカーネルの代用として活用する。 管状血管分割作業において,新しいネットワークは顕著なサイス性能(ASACA500が84.37%,ImageCASが80.32%)を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T19:07:58Z)
• Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion [56.38386580040991]
  Consistency Trajectory Model (CTM) は Consistency Models (CM) の一般化である CTMは、対戦訓練とスコアマッチング損失を効果的に組み合わせることで、パフォーマンスを向上させる。 CMとは異なり、CTMのスコア関数へのアクセスは、確立された制御可能/条件生成メソッドの採用を合理化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T05:07:17Z)
• UNesT: Local Spatial Representation Learning with Hierarchical Transformer for Efficient Medical Segmentation [29.287521185541298]
  我々は、UNesTが常に最先端の性能を達成し、その一般化性とデータ効率を評価することを示す。 我々は、UNesTが常に最先端の性能を達成し、その一般化性とデータ効率を評価することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T19:14:38Z)
• Efficient Multimodal Transformer with Dual-Level Feature Restoration for Robust Multimodal Sentiment Analysis [47.29528724322795]
  マルチモーダルセンシング分析(MSA)が近年注目を集めている。 著しい進歩にもかかわらず、堅牢なMSAへの道にはまだ2つの大きな課題がある。 デュアルレベル特徴回復 (EMT-DLFR) を用いた高効率マルチモーダル変圧器 (Efficient Multimodal Transformer) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T08:02:30Z)
• A Novel Unified Conditional Score-based Generative Framework for Multi-modal Medical Image Completion [54.512440195060584]
  我々は、スコアベース生成モデル(SGM)を活用するために、統一多モードスコアベース生成モデル(UMM-CSGM)を提案する。 UMM-CSGMは、新しいマルチインマルチアウトコンディションスコアネットワーク(mm-CSN)を用いて、クロスモーダル条件分布の包括的集合を学習する。 BraTS19データセットの実験により、UMM-CSGMは腫瘍誘発病変における不均一な増強と不規則な領域をより確実に合成できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T16:57:21Z)
• Vision Transformers for femur fracture classification [59.99241204074268]
  Vision Transformer (ViT) はテスト画像の83%を正確に予測することができた。 史上最大かつ最もリッチなデータセットを持つサブフラクチャーで良い結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-07T10:12:42Z)
• Exploration of Interpretability Techniques for Deep COVID-19 Classification using Chest X-ray Images [10.01138352319106]
  5種類のディープラーニングモデル(ResNet18、ResNet34、InceptionV3、InceptionResNetV2、DenseNet161)とそれらのEnsembleは、Chest X-Ray画像を用いて、新型コロナウイルス、肺炎、健康な被験者を分類するために使用されている。 新型コロナウイルスの分類における平均的なMicro-F1スコアは0.66から0.875の範囲で、ネットワークモデルのアンサンブルは0.89である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T22:55:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。