論文の概要: Building a General SimCLR Self-Supervised Foundation Model Across Neurological Diseases to Advance 3D Brain MRI Diagnoses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10620v1
- Date: Fri, 12 Sep 2025 18:05:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.69516
- Title: Building a General SimCLR Self-Supervised Foundation Model Across Neurological Diseases to Advance 3D Brain MRI Diagnoses
- Title（参考訳）: 3次元脳MRI診断の進歩をめざしたSimCLR自己監督基礎モデルの構築
- Authors: Emily Kaczmarek, Justin Szeto, Brennan Nichyporuk, Tal Arbel,
- Abstract要約: 3次元脳構造MRIのための汎用高分解能SimCLRベースSSL基盤モデルを提案する。
アルツハイマー病の予測にはラベル付きトレーニングサンプルの20%しか使用していない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4836875944302634
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D structural Magnetic Resonance Imaging (MRI) brain scans are commonly acquired in clinical settings to monitor a wide range of neurological conditions, including neurodegenerative disorders and stroke. While deep learning models have shown promising results analyzing 3D MRI across a number of brain imaging tasks, most are highly tailored for specific tasks with limited labeled data, and are not able to generalize across tasks and/or populations. The development of self-supervised learning (SSL) has enabled the creation of large medical foundation models that leverage diverse, unlabeled datasets ranging from healthy to diseased data, showing significant success in 2D medical imaging applications. However, even the very few foundation models for 3D brain MRI that have been developed remain limited in resolution, scope, or accessibility. In this work, we present a general, high-resolution SimCLR-based SSL foundation model for 3D brain structural MRI, pre-trained on 18,759 patients (44,958 scans) from 11 publicly available datasets spanning diverse neurological diseases. We compare our model to Masked Autoencoders (MAE), as well as two supervised baselines, on four diverse downstream prediction tasks in both in-distribution and out-of-distribution settings. Our fine-tuned SimCLR model outperforms all other models across all tasks. Notably, our model still achieves superior performance when fine-tuned using only 20% of labeled training samples for predicting Alzheimer's disease. We use publicly available code and data, and release our trained model at https://github.com/emilykaczmarek/3D-Neuro-SimCLR, contributing a broadly applicable and accessible foundation model for clinical brain MRI analysis.
- Abstract（参考訳）: 3次元構造型磁気共鳴イメージング(MRI)脳スキャンは、神経変性疾患や脳卒中を含む幅広い神経疾患を監視するために、一般的に臨床環境で取得される。
ディープラーニングモデルは、多くの脳画像タスクで3D MRIを分析する有望な結果を示しているが、多くはラベル付きデータに制限された特定のタスクに適したものであり、タスクや人口をまたいだ一般化ができない。
自己教師付き学習(SSL)の開発により、健康データから疾患データまで多種多様なラベルなしデータセットを活用する大規模な医療基盤モデルの作成が可能となり、2D医療画像アプリケーションで大きな成功を収めた。
しかし、開発中の3D脳MRIの基礎モデルでさえ、解像度、スコープ、アクセシビリティに制限されている。
本研究では,3次元脳構造MRIのための汎用的高分解能SimCLRベースのSSL基盤モデルについて,多種多様な神経疾患を対象とする11の公開データセットから18,759人の患者(44,958スキャン)に事前トレーニングを行った。
本モデルとMasked Autoencoders(MAE)の2つの教師付きベースラインを比較した。
私たちの微調整のSimCLRモデルは、すべてのタスクで他のすべてのモデルより優れています。
特に,アルツハイマー病の予測にはラベル付きトレーニングサンプルの20%しか使用せず,微調整時に優れた性能が得られている。
我々は、公開コードとデータを使用し、トレーニングされたモデルをhttps://github.com/emilykaczmarek/3D-Neuro-SimCLRでリリースします。
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