論文の概要: Domain-Specific Foundation Model Improves AI-Based Analysis of Neuropathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05993v1
- Date: Sun, 30 Nov 2025 22:50:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.127569
- Title: Domain-Specific Foundation Model Improves AI-Based Analysis of Neuropathology
- Title（参考訳）: ドメイン特異的ファンデーションモデルによる神経病理解析の改善
- Abstract要約: 我々は神経変性の病態にまたがる脳組織の全スライディング画像に特化して訓練された基礎モデルであるNeuroFMを開発した。
NeuroFMは、脳疾患の診断と研究のために、より正確で信頼性の高いAIベースの分析を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.938654134095825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Foundation models have transformed computational pathology by providing generalizable representations from large-scale histology datasets. However, existing models are predominantly trained on surgical pathology data, which is enriched for non-nervous tissue and overrepresents neoplastic, inflammatory, metabolic, and other non-neurological diseases. Neuropathology represents a markedly different domain of histopathology, characterized by unique cell types (neurons, glia, etc.), distinct cytoarchitecture, and disease-specific pathological features including neurofibrillary tangles, amyloid plaques, Lewy bodies, and pattern-specific neurodegeneration. This domain mismatch may limit the ability of general-purpose foundation models to capture the morphological patterns critical for interpreting neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and cerebellar ataxias. To address this gap, we developed NeuroFM, a foundation model trained specifically on whole-slide images of brain tissue spanning diverse neurodegenerative pathologies. NeuroFM demonstrates superior performance compared to general-purpose models across multiple neuropathology-specific downstream tasks, including mixed dementia disease classification, hippocampal region segmentation, and neurodegenerative ataxia identification encompassing cerebellar essential tremor and spinocerebellar ataxia subtypes. This work establishes that domain-specialized foundation models trained on brain tissue can better capture neuropathology-specific features than models trained on general surgical pathology datasets. By tailoring foundation models to the unique morphological landscape of neurodegenerative diseases, NeuroFM enables more accurate and reliable AI-based analysis for brain disease diagnosis and research, setting a precedent for domain-specific model development in specialized areas of digital pathology.
- Abstract（参考訳）: 基礎モデルは、大規模なヒストロジーデータセットから一般化可能な表現を提供することによって、計算病理を変容させた。
しかし、既存のモデルは、非神経組織に富み、腫瘍、炎症、代謝、その他の神経疾患を過剰に発現する外科的病理データに基づいて主に訓練されている。
神経病理学は、特異な細胞型(ニューロン、グリアなど)、異なる細胞構造、神経線維の絡み合い、アミロイドプラーク、レヴィ体、パターン特異的神経変性などの疾患特異的な病理特徴を特徴とする、明らかに異なる病理領域を特徴とする。
このドメインミスマッチは、アルツハイマー病、パーキンソン病、小脳失調症などの神経変性疾患の解釈に不可欠な形態的パターンを捉えるための汎用基盤モデルの能力を制限する可能性がある。
このギャップに対処するために我々は、多様な神経変性疾患にまたがる脳組織の全スライディング画像に特化して訓練された基礎モデルであるNeuroFMを開発した。
神経FMは、認知症疾患の分類、海馬領域の分節化、小脳本態性振動と脊髄小脳失調のサブタイプを含む神経変性失調の同定など、複数の神経病理特異的下流タスクの汎用モデルと比較して、優れた性能を示す。
この研究は、脳組織で訓練されたドメイン特化基礎モデルが、一般的な外科病理学データセットで訓練されたモデルよりも神経病理学的特徴を捉えることができることを証明している。
基礎モデルを神経変性疾患のユニークな形態的景観に合わせることで、NeuroFMはより正確で信頼性の高いAIベースの脳疾患の診断と研究を可能にし、デジタル病理学の専門分野におけるドメイン固有モデル開発の先駆けとなる。
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