論文の概要: Impact of Clinical Image Quality on Efficient Foundation Model Finetuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11864v2
• Date: Wed, 20 Aug 2025 08:42:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 12:38:45.400457
• Title: Impact of Clinical Image Quality on Efficient Foundation Model Finetuning
• Title（参考訳）: 画像品質が高能率ファンデーションモデルファインタニングに及ぼす影響
• Authors: Yucheng Tang, Pawel Rajwa, Alexander Ng, Yipei Wang, Wen Yan, Natasha Thorley, Aqua Asif, Clare Allen, Louise Dickinson, Francesco Giganti, Shonit Punwani, Daniel C. Alexander, Veeru Kasivisvanathan, Yipeng Hu,
• Abstract要約: 医用画像の基礎モデルではラベルの効率が期待でき、下流のタスクで高いパフォーマンスを実現している。 可変画像品質がラベル効率の高い微調整に与える影響を,微調整モデルの一般化可能性の定量化により検討する。 以上の結果から,画像品質分布とその微視的ミスマッチがモデル性能に大きく影響していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.729881862462925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models in medical imaging have shown promising label efficiency, achieving high performance on downstream tasks using only a fraction of the annotated data otherwise required. In this study, we evaluate this potential in the context of prostate multiparametric MRI using ProFound, a recently developed domain-specific vision foundation model pretrained on large-scale prostate MRI datasets. We investigate the impact of variable image quality on the label-efficient finetuning, by quantifying the generalisability of the finetuned models. We conduct a comprehensive set of experiments by systematically varying the ratios of high- and low-quality images in the finetuning and evaluation sets. Our findings indicate that image quality distribution and its finetune-and-test mismatch significantly affect model performance. In particular: a) Varying the ratio of high- to low-quality images between finetuning and test sets leads to notable differences in downstream performance; and b) The presence of sufficient high-quality images in the finetuning set is critical for maintaining strong performance, whilst the importance of matched finetuning and testing distribution varies between different downstream tasks, such as automated radiology reporting and prostate cancer detection. Importantly, experimental results also show that, although finetuning requires significantly less labeled data compared to training from scratch when the quality ratio is consistent, this label efficiency is not independent of the image quality distribution. For example, we show cases that, without sufficient high-quality images in finetuning, finetuned models may fail to outperform those without pretraining.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の基礎モデルではラベルの効率が有望であることが示されており、ダウンストリームのタスクでは、注釈付きデータのごく一部しか必要とせず、高いパフォーマンスを実現している。 本研究では, 大規模前立腺MRIデータセットで事前学習した領域固有視基盤モデルProFoundを用いて, 前立腺多パラメータMRIの文脈において, この可能性を評価した。 可変画像品質がラベル効率の高い微調整に与える影響を,微調整モデルの一般化可能性の定量化により検討する。 ファインタニングおよび評価セットにおいて,高画質画像と低画質画像の比率を体系的に変化させることにより,総合的な実験を行う。 以上の結果から,画像品質分布とその微視的ミスマッチがモデル性能に大きく影響していることが示唆された。 特に イ 微調整と試験セットの高画質画像の比率を変動させることにより、下流のパフォーマンスに顕著な差が生じること。 b) 精細セットに十分な高品質の画像が存在することは高い性能を維持する上で重要であるが, 一致した精細セットと試験分布の重要性は, 自動放射線診断や前立腺がん検診など, 下流のタスクによって異なる。 また, 実験結果から, 品質比が一貫した場合のトレーニングに比べて, 微調整ではラベル付きデータが著しく少ないが, このラベル効率は画像品質分布に依存しないことがわかった。 例えば、ファインチューニングにおいて、十分な高品質な画像がなければ、微調整されたモデルでは事前訓練なしでは性能が上がらない場合を示す。

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