論文の概要: A Geometric Multimodal Foundation Model Integrating Bp-MRI and Clinical Reports in Prostate Cancer Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00214v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 15:21:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.058876
• Title: A Geometric Multimodal Foundation Model Integrating Bp-MRI and Clinical Reports in Prostate Cancer Classification
• Title（参考訳）: 前立腺癌分類におけるBp-MRIと臨床報告を統合した幾何学的マルチモーダルファンデーションモデル
• Authors: Juan A. Olmos, Antoine Manzanera, Fabio Martínez,
• Abstract要約: 前立腺癌(PCa)は、世界でも最も多いがんの1つである。 既存のコンピュータ支援診断手法の多くは画像ベースモデルに重点を置いている。 我々はbp-MRIと臨床報告から表現を学習する多モード幾何学基礎モデル(FM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.053648545114842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prostate cancer (PCa) is one of the most common cancers in men worldwide. Bi-parametric MRI (bp-MRI) and clinical variables are crucial for PCa identification and improving treatment decisions. However, this process is subjective to expert interpretations. Furthermore, most existing computer-aided diagnosis methods focus on imaging-based models, overlooking the clinical context and suffering from data scarcity, limiting their ability to learn robust representations. We propose a geometric multimodal Foundation Model (FM), named MFM-Geom, that learns representations from bp-MRI and clinical reports, encoding visual findings and information from the context of clinical variables. In the representations classification head, the approach leverages symmetric positive definite (SPD) matrices and Riemannian deep learning to integrate imaging-text representations from a biomedical multimodal FM. Using 10% of the training data, MFM-Geom outperformed baseline class token embedding-based classification (+8.3%, AUC-PR of 90.67). Generalization on external dataset confirmed the robustness of fine-tuning biomedical FM, achieving an AUC-PR of 90.6.
• Abstract（参考訳）: 前立腺癌(PCa)は世界でも最も多いがんの1つである。 バイパラメトリックMRI(bp-MRI)と臨床変数はPCaの同定と治療決定の改善に不可欠である。 しかし、このプロセスは専門家の解釈を前提としている。 さらに、既存のコンピュータ支援診断手法の多くは、画像ベースのモデルに焦点を当てており、臨床状況を見下ろし、データの不足に悩まされ、堅牢な表現を学習する能力が制限されている。 我々は,bp-MRIおよび臨床報告から表現を学習し,臨床変数の文脈から視覚所見と情報を符号化する幾何学的マルチモーダルファンデーションモデル(FM)を提案する。 表現分類ヘッドにおいて、この手法は対称正定値行列とリーマン深層学習を利用して、生体医学的マルチモーダルFMからの画像テキスト表現を統合する。 トレーニングデータの10%を使用して、MFM-Geomはベースラインクラスのトークン埋め込みベースの分類(+8.3%、AUC-PR 90.67)より優れていた。 外部データセットの一般化により、微調整されたバイオメディカルFMの堅牢性が確認され、AUC-PRは90.6である。

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