論文の概要: SpineBench: Benchmarking Multimodal LLMs for Spinal Pathology Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12267v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 08:19:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.246424
• Title: SpineBench: Benchmarking Multimodal LLMs for Spinal Pathology Analysis
• Title（参考訳）: SpineBench: 脊椎疾患解析のためのマルチモーダルLLMのベンチマーク
• Abstract要約: 脊髄領域におけるマルチモーダル言語モデル(MLLM)の評価のためのベンチマークであるSpineBenchを紹介する。 SpineBenchは、40,263の脊椎画像から64,878のQAペアで構成され、2つの重要な臨床的タスクを通じて11の脊髄疾患をカバーしている。 SpineBenchは、オープンソースの脊椎疾患データセットからイメージラベルペアを統合し、標準化することによって構築される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.36110941054643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing integration of Multimodal Large Language Models (MLLMs) into the medical field, comprehensive evaluation of their performance in various medical domains becomes critical. However, existing benchmarks primarily assess general medical tasks, inadequately capturing performance in nuanced areas like the spine, which relies heavily on visual input. To address this, we introduce SpineBench, a comprehensive Visual Question Answering (VQA) benchmark designed for fine-grained analysis and evaluation of MLLMs in the spinal domain. SpineBench comprises 64,878 QA pairs from 40,263 spine images, covering 11 spinal diseases through two critical clinical tasks: spinal disease diagnosis and spinal lesion localization, both in multiple-choice format. SpineBench is built by integrating and standardizing image-label pairs from open-source spinal disease datasets, and samples challenging hard negative options for each VQA pair based on visual similarity (similar but not the same disease), simulating real-world challenging scenarios. We evaluate 12 leading MLLMs on SpineBench. The results reveal that these models exhibit poor performance in spinal tasks, highlighting limitations of current MLLM in the spine domain and guiding future improvements in spinal medicine applications. SpineBench is publicly available at https://zhangchenghanyu.github.io/SpineBench.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 医療分野へのMLLM(Multimodal Large Language Models)の統合が進み、様々な医療分野におけるそれらのパフォーマンスの包括的評価が重要となる。 しかし、既存のベンチマークは主に一般的な医療タスクを評価し、視覚的な入力に大きく依存する脊椎のようなニュアンスな領域のパフォーマンスを不適切に捉えている。 そこで本稿では,脊髄領域におけるMLLMの詳細な解析と評価を目的とした総合的視覚質問応答(VQA)ベンチマークであるSpineBenchを紹介する。 SpineBenchは、40,263個の脊椎画像から64,878個のQAペアで構成され、脊髄疾患の診断と脊髄病変の局所化という2つの重要な臨床的タスクを通じて11個の脊髄疾患をカバーしている。 SpineBenchは、オープンソースの脊椎疾患データセットからイメージラベルペアを統合し、標準化することで構築され、視覚的類似性(類似しているが、同じ疾患ではない)に基づいて、各VQAペアのハードネガティブオプションに挑戦するサンプルが、現実の課題シナリオをシミュレートする。 我々はSpineBench上でのMLLMを12個評価した。 その結果、これらのモデルでは、脊椎領域における現在のMLLMの限界が強調され、脊髄医学的応用における今後の改善を導くことが判明した。 SpineBenchはhttps://zhangchenghanyu.github.io/SpineBench.github.io/で公開されている。

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