論文の概要: Glo-VLMs: Leveraging Vision-Language Models for Fine-Grained Diseased Glomerulus Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15960v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 21:05:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.188913
• Title: Glo-VLMs: Leveraging Vision-Language Models for Fine-Grained Diseased Glomerulus Classification
• Title（参考訳）: Glo-VLMs:細粒疾患糸球体分類のための視覚言語モデルの活用
• Authors: Zhenhao Guo, Rachit Saluja, Tianyuan Yao, Quan Liu, Yuankai Huo, Benjamin Liechty, David J. Pisapia, Kenji Ikemura, Mert R. Sabuncu, Yihe Yang, Ruining Deng,
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語モデルの細粒度分類への適応を探求する体系的なフレームワークであるGlo-VLMを紹介する。 本手法は,臨床用テキストプロンプトとともに治療された病理画像を活用し,共同画像・テキスト表現学習を容易にする。 本研究は, 標準化されたマルチクラスメトリクスを用いて, 臨床応用のための大規模事前学習モデルの実用的要件と可能性を明らかにすることを目的として, 全モデルの評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.87247433522498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) have shown considerable potential in digital pathology, yet their effectiveness remains limited for fine-grained, disease-specific classification tasks such as distinguishing between glomerular subtypes. The subtle morphological variations among these subtypes, combined with the difficulty of aligning visual patterns with precise clinical terminology, make automated diagnosis in renal pathology particularly challenging. In this work, we explore how large pretrained VLMs can be effectively adapted to perform fine-grained glomerular classification, even in scenarios where only a small number of labeled examples are available. In this work, we introduce Glo-VLMs, a systematic framework designed to explore the adaptation of VLMs to fine-grained glomerular classification in data-constrained settings. Our approach leverages curated pathology images alongside clinical text prompts to facilitate joint image-text representation learning for nuanced renal pathology subtypes. By assessing various VLMs architectures and adaptation strategies under a few-shot learning paradigm, we explore how both the choice of method and the amount of labeled data impact model performance in clinically relevant scenarios. To ensure a fair comparison, we evaluate all models using standardized multi-class metrics, aiming to clarify the practical requirements and potential of large pretrained models for specialized clinical research applications. As a result, fine-tuning the VLMs achieved 0.7416 accuracy, 0.9045 macro-AUC, and 0.5277 F1-score with only 8 shots per class, demonstrating that even with highly limited supervision, foundation models can be effectively adapted for fine-grained medical image classification.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、デジタル病理学においてかなりの可能性を示しているが、その効果は、糸球体サブタイプを区別するなど、細粒度で疾患固有の分類タスクに限られている。 これらのサブタイプ間の微妙な形態的変化は、視覚パターンと正確な臨床用語の整合が困難であることと相まって、特に腎疾患の診断が困難である。 本研究は,少数のラベル付きサンプルしか利用できないシナリオにおいても,VLMがより粒度の細かい分類に効果的に適応できるかを考察する。 本稿では,データ制約条件下での細粒度球状分類へのVLMの適応を探求する体系的なフレームワークであるGlo-VLMを紹介する。 本手法は, 臨床用テキストプロンプトとともに治療された病理画像を利用して, ニュアンスド腎疾患サブタイプに対する共同画像テキスト表現学習を容易にする。 様々なVLMアーキテクチャと適応戦略を数ショットの学習パラダイムで評価することにより、臨床関連シナリオにおける手法の選択とラベル付きデータの量の両方がモデル性能に与える影響を考察する。 本研究は, 標準化されたマルチクラスメトリクスを用いて, 臨床応用のための大規模事前学習モデルの実用的要件と可能性を明らかにすることを目的として, 全モデルの評価を行う。 その結果、VLMの微調整は0.7416の精度、0.9045のマクロAUC、0.5277のF1スコアをクラス8ショットで達成した。

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