論文の概要: RadiomicsRetrieval: A Customizable Framework for Medical Image Retrieval Using Radiomics Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08546v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 12:48:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.358782
• Title: RadiomicsRetrieval: A Customizable Framework for Medical Image Retrieval Using Radiomics Features
• Title（参考訳）: Radiomics Retrieval: 放射線の特徴を利用した医用画像検索のためのカスタマイズ可能なフレームワーク
• Authors: Inye Na, Nejung Rue, Jiwon Chung, Hyunjin Park,
• Abstract要約: RadiomicsRetrievalは、医用画像のための3Dコンテンツベースの検索フレームワークである。 既存の2Dアプローチとは異なり、RadiomicsRetrievalは、医療画像のよりリッチな空間コンテキストを活用するために、ボリュームデータを完全に活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0015555136149175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical image retrieval is a valuable field for supporting clinical decision-making, yet current methods primarily support 2D images and require fully annotated queries, limiting clinical flexibility. To address this, we propose RadiomicsRetrieval, a 3D content-based retrieval framework bridging handcrafted radiomics descriptors with deep learning-based embeddings at the tumor level. Unlike existing 2D approaches, RadiomicsRetrieval fully exploits volumetric data to leverage richer spatial context in medical images. We employ a promptable segmentation model (e.g., SAM) to derive tumor-specific image embeddings, which are aligned with radiomics features extracted from the same tumor via contrastive learning. These representations are further enriched by anatomical positional embedding (APE). As a result, RadiomicsRetrieval enables flexible querying based on shape, location, or partial feature sets. Extensive experiments on both lung CT and brain MRI public datasets demonstrate that radiomics features significantly enhance retrieval specificity, while APE provides global anatomical context essential for location-based searches. Notably, our framework requires only minimal user prompts (e.g., a single point), minimizing segmentation overhead and supporting diverse clinical scenarios. The capability to query using either image embeddings or selected radiomics attributes highlights its adaptability, potentially benefiting diagnosis, treatment planning, and research on large-scale medical imaging repositories. Our code is available at https://github.com/nainye/RadiomicsRetrieval.
• Abstract（参考訳）: 医用画像検索は臨床的意思決定を支援する貴重な分野であるが、現在の方法では主に2次元画像をサポートし、完全に注釈付きクエリを必要とするため、臨床の柔軟性が制限されている。 この問題を解決するために,3次元コンテンツに基づく検索フレームワークであるRadiomicsRetrievalを提案する。 既存の2Dアプローチとは異なり、RadiomicsRetrievalは、医療画像のよりリッチな空間コンテキストを活用するために、ボリュームデータを完全に活用する。 我々は,腫瘍特異的な画像埋め込みを導出するために,腫瘍から抽出した放射線学的特徴と対比して,プロンプト可能なセグメンテーションモデル(SAMなど)を用いている。 これらの表現は解剖学的位置埋め込み(APE)によってさらに豊かになる。 その結果、RadiomicsRetrievalは、形状、位置、または部分的な特徴セットに基づいた柔軟なクエリを可能にする。 肺CTと脳MRIの両方のパブリックデータセットに関する大規模な実験では、放射線学的特徴が検索特異性を大幅に向上する一方、APEは位置ベースの検索に不可欠なグローバルな解剖学的コンテキストを提供する。 特に、我々のフレームワークは最小限のユーザープロンプト(例:1ポイント)しか必要とせず、セグメンテーションのオーバーヘッドを最小限に抑え、多様な臨床シナリオをサポートする。 画像埋め込みまたは選択された放射線特性を用いてクエリする能力は、適応性を強調し、診断、治療計画、大規模医用画像リポジトリの研究に有用である可能性がある。 私たちのコードはhttps://github.com/nainye/RadiomicsRetrieval.comから入手可能です。

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